Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib

Przemysław Dacko

Obierz kurs na analizę danych w Pythonie! Według raportu Digital 2022 liczba internautów to ponad 62% światowej populacji. Są nas miliardy i w krótkim czasie produkujemy miliardy danych. We współczesnym świecie zbiory danych postrzegane są niemal jak złoto, determinują bowiem kierunek rozwoju gospodarki. Jednakże tylko odpowiednio przetworzone dane stają się wartościowymi informacjami. Możemy przyjąć, że kształtują one każdy biznes, dlatego biznes chętnie sięga po analizę danych - naukę, w której surowe dane są analizowane w celu uzyskania na ich podstawie użytecznych informacji i wniosków. A więc jak przekuć zebrane dane w złoto? Branżowym standardem w analizie danych jest język Python i dystrybucja Anaconda wraz z licznymi pakietami data science. Zarezerwuj ponad 6 godzin na naukę, a wszystkie te niezbędne narzędzia i metodyki analizowania danych poznasz w ramach naszego kursu. W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia wideo z analizy danych w Pythonie nauczysz się: Korzystać z dystrybucji Anaconda Używać programów Jupyter Lab i Jupyter Notebook Tworzyć wirtualne środowiska dla języka Python i nimi zarządzać Korzystać na poziomie podstawowym z języka Python Używać na poziomie podstawowym biblioteki Pandas, w tym: Obsługiwać DataFrame'y i sety Operować na DataFrame'ach i setach Wczytywać pliki Excel, CSV, tekstowe, pickle Wczytywać dane z baz danych i poprzez API Stosować metody oczyszczania danych: Usuwać puste wiersze Podglądać i przeglądać dane Zarządzać duplikatami Radzić sobie z błędnym typem danych Formatować tabele i dane Usuwać konkretne znaki Korzystać z metod manipulacji danymi: Zmieniać nazwy i dzielić kolumny Agregować dane i znajdować średnie, sumy, mediany, minimum i maksimum Grupować dane - sprawdzać teorię i analizować konkretne tendencje Sortować dane Filtrować dane Łączyć kilka źródeł i tabel w jedną Używać biblioteki Matplotlib i tworzyć wykresy: Tworzyć podstawowy wykres liniowy Edytować markery i linie Edytować etykiety i siatki Tworzyć subwykresy Tworzyć wykres scatterplot Tworzyć wykres słupkowy Generować histogram Tworzyć wykres kołowy Analizować dane i wyciągać wnioski z uzyskanych informacji Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib rozpoczyna się konfiguracją środowiska Anaconda i instalacją bibliotek. W drugim rozdziale przestaną Ci być obce podstawy języka Python, poznasz między innymi operatory, listy, tuple, sety, słowniki, instrukcje warunkowe, pętle, funkcję lambda, RegEx i wyjątki. Po zaprzyjaźnieniu z Pythonem przyjdzie kolej na Pandas - bibliotekę oferującą struktury danych i operacje do manipulowania tabelami liczbowymi, a także szeregami czasowymi. Następnie czeka Cię dużo pracy z danymi; nauczysz się je oczyszczać, agregować i grupować. Po odpowiednim przygotowaniu danych kolej na ich wizualizację. W ostatnim rozdziale poznasz bibliotekę Matplotlib do generowania wizualizacji danych takich jak wykresy i histogramy. Kurs z analizy danych w Pythonie zakończysz na poziomie podstawowym. Będziesz w stanie samodzielnie stworzyć projekt analizy i przeprowadzić ją od wczytania danych po wnioski i wyniki w postaci tabel i wykresów. Pozbędziesz się uczucia skołowania, wywołanego wątpliwościami, od czego by rozpocząć naukę, a poznane zagadnienia pozwolą Ci na efektywny dalszy rozwój, wskażą bowiem wiele punktów wyjścia do kreowania swojej ścieżki w data science. Jakie zadania wykonuje analityk danych? Do codziennych zadań analityka należy zwiększanie wydajności poprzez wykrywanie wzorców w danych. Pod tym pojęciem kryje się realizowana na różne sposoby praca z danymi, w tym ich eksploracja, zarządzanie nimi, a także analiza statystyczna i wizualizacja danych. Analityk zajmuje się weryfikacją pewnych hipotez biznesowych i przygotowaniem raportów dla zarządu lub innych pracowników firmy. Jednocześnie zachowuje dużą samodzielność, eksplorując dane w sposób kreatywny i poszukując ciekawych zależności i zachowań. Już teraz jest to jeden z lepiej opłacanych zawodów w branży informatycznej, a analityk danych jest pożądanym pracownikiem z pogranicza IT i biznesu w każdej, zarówno większej, jak i mniejszej firmie. Zobacz także kursy wideo z .NET

Automatyzacja zadań w Pythonie. Kurs video

Karol Kurek

Obierz kurs na... automatyzację pracy w Pythonie! Nic skuteczniej niż rutyna nie zabija kreatywności. Konieczność monotonnego powtarzania tych samych mechanicznych czynności i zadań może źle wpłynąć na jakość naszej codziennej pracy - niezależnie od tego, czym się zajmujemy. Ale uwaga: nie musi tak być. W każdym razie nie wtedy, kiedy swoją pracę wykonujemy przy komputerze, znamy w stopniu przynajmniej podstawowym jeden z języków programowania i potrafimy zainstalować Pythona. Jeżeli tak, mamy dobrą informację: wiele codziennych operacji wykonywanych na różnych plikach można zautomatyzować, pozwalając, by napisany przez nas program sam rozwiązywał sprawy wymagające dotychczas naszego zaangażowania. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Nauczysz się obsługiwać ścieżki, pliki i katalogi w Pythonie. Poznasz służące do ich obsługi biblioteki, takie jak os, pathlib. Nauczysz się operować na dokumentach tekstowych z poziomu języka programowania. Zdobędziesz umiejętność przeszukiwania plików z wykorzystaniem wyrażeń regularnych. Dowiesz się, jak tworzyć, modyfikować i zapisywać pliki PDF. Nauczysz się wstawiać znaki wodne do PDF. Dowiesz się, jak zamazywać część pliku PDF. Poznasz bibliotekę Pillow do obsługi obrazów w Pythonie. Dowiesz się, jak zmniejszać, zwiększać i obracać serię obrazów. Będziesz wyszukiwać duplikaty obrazów oraz zdjęcia podobne. Nauczysz się operować na dokumentach Worda w Pythonie. Lepiej zrozumiesz strukturę pliku Worda. Będziesz zmieniać atrybuty poszczególnych części pliku Worda. Nauczysz się łatwo wyciągać z dokumentu wszystkie znajdujące się w nim obrazy. Dodasz tabele i obrazy do pliku Worda. Nauczysz się operować na dokumentach Excela w Pythonie. Poznasz bibliotekę pandas i jej obiekt DataFrame będący obiektem danych stabelaryzowanych. Dowiesz się, jak filtrować wyniki Excela. Z łatwością przeszukasz wiele arkuszy wielu plików Excela. Poznasz metodę kompresowania plików w Pythonie przy użyciu dwóch bibliotek. Nauczysz się, jak przy użyciu Pythona szyfrować dane i rozpakowywać pliki. A po zakończeniu szkolenia... Po zakończeniu obejmującego 41 lekcji i trwającego łącznie ponad 6 godzin kursu będziesz umiał napisać program wykonujący za ciebie każde rutynowe zadanie. Może to być dodawanie podpisu do istniejącego pliku PDF z fakturą, spisywanie kosztów z pliku Worda, comiesięczna zmiana dat w dokumentach Worda, przeszukiwanie wielu plików Excela w celu znalezienia odpowiedniego fragmentu dokumentacji. Dla osoby tworzącej grafikę będzie to stworzenie programu dodającego znak wodny do jej prac, fotografa zainteresuje seryjna zmiana rozdzielczości, pracujący z Wordem docenią możliwość generowania dokumentów (na przykład wniosku o urlop) na żądanie - możliwości zastosowania wiedzy wyniesionej z tego szkolenia są bardzo szerokie. Pamiętajmy, że każdy program powinien działać przy minimalnym udziale programisty, a najlepiej bez niego. Do kogo skierowany jest kurs? Automatyzacja pracy w Pythonie. Kurs video przeznaczony jest głównie dla programistów, ale zawarta w nim wiedza może się przydać niemal każdemu użytkownikowi komputera dysponującemu podstawową wiedzą o programowaniu. Praktycznie nie ma takiego obszaru aktywności związanej z pracą przy komputerze, w którym nie przydałaby się wiedza na temat wykorzystania Pythona do automatyzacji pracy. Tylko dla wtajemniczonych Wielogodzinne poszukiwania interesujących nas informacji w internecie są tyleż żmudne, co niejednokrotnie bezcelowe. Wiele rozwiązań polecanych w sieci jest zwyczajnie bezużytecznych, ponieważ źle działają - albo wcale nie działają - na przykład wtedy, gdy posługujemy się polskimi znakami, czyli w praktyce niemal zawsze. Z kolei część wiedzy zdobytej w czasie naszego kursu pozwoli Ci na samodzielne wykonanie zadań, do których obsługi trzeba kupić specjalistyczne, nierzadko kosztowne programy. Będziesz pracować sprawniej, szybciej i po prostu przyjemniej, a do tego posiądziesz umiejętności wysoko cenione na rynku pracy, takie jak chociażby znajomość biblioteki pandas. Pamiętaj: monotonia zabija kreatywność, a rutyna w pracy z komputerem szybciej doprowadzi Cię do nerwicy natręctw, niż przyczyni się do rozwoju umiejętności!

Data Science - zawód przyszłości. Kurs video. Jak rozpocząć karierę w pracy z danymi

Anna Kotarba

Obierz kurs na karierę mistrza danych Data science, big data - odkąd naszą wirtualną rzeczywistość opanowały wiedzące o nas wszystko ciasteczka, wyszukiwarka Google i media społecznościowe, te słowa budzą emocje i nadzieję u wielu osób zajmujących się biznesem. Kto ma dostęp do danych, ten trafił na żyłę złota. A kto potrafi je odpowiednio sortować, filtrować i - co najważniejsze - wyciągać z nich wnioski, ten może naprawdę dużo! Nic dziwnego, że specjaliści w tej dziedzinie są sowicie wynagradzani - w 2020 roku data scientist był trzecim najlepiej opłacanym zawodem w branży IT w Stanach Zjednoczonych. Siłą rzeczy zawód data scientist (po polsku mówi się czasem „mistrz danych”) zyskuje na popularności. Coraz więcej firm i organizacji dostrzega wagę zbierania i analizowania pozyskanych danych w kontekście przyszłości i strategicznego planowania działalności. Stąd ogłoszeń z propozycjami zatrudnienia dla specjalistów z tej dziedziny nie brakuje, a fraza „data scientist zarobki” jest szalenie popularna! Liczba miejsc pracy rośnie proporcjonalnie do tego, jak zwiększa się ilość danych. Czyli naprawdę szybko! Dlatego przy wyborze informatycznej specjalizacji warto rozważyć karierę „mistrza danych”. Nie tylko dla pieniędzy. Także dlatego, że daje ona możliwość ciągłego rozwoju i nauki nowych aspektów. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia video z Data Science? Szkoląc się w ramach tego kursu online Data Science: Poznasz specyfikę pracy na stanowisku data scientist Zdobędziesz umiejętność rozróżniania obszarów pracy z danymi Opanujesz podstawy pracy z językami: Python, R, SQL Zaznajomisz się ze środowiskami big data Co więcej... W trakcie szkolenia dowiesz się też, jak stworzyć atrakcyjne dla przyszłych pracodawców CV i portfolio data scientist Data Science - zawód przyszłości. Kurs video. Jak rozpocząć karierę w pracy z danymi jest wprowadzeniem do pracy w dziedzinie data science, kończy się więc na poziomie podstawowym. Wyposaży Cię jednak w wiedzę niezbędną do dalszego, samodzielnego rozwoju i podpowie, po jakie narzędzia sięgać, aby doskonalić warsztat profesjonalisty. Nauka o danych Data science to dziedzina prawdziwie interdyscyplinarna, w której używa się naukowych metod, procesów, algorytmów i systemów do wydobywania wiedzy, a także spostrzeżeń ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych. Z wiedzy zdobytej na podstawie analizy danych zaś korzysta się w szerokim przekroju zastosowań. Data science blisko wiąże się z takimi pojęciami jak data mining (eksploracja danych), machine learning (samouczenie się maszyn) i big data (praca na dużych zbiorach danych). To dziedzina niezwykle rozległa, oferująca naprawdę duże możliwości, jeśli chodzi o karierę i rozwój. Idealna dla kogoś, kto czuje, że jego powołaniem jest analiza. Jeśli wiesz, że to właśnie Ty, nie czekaj, tylko działaj! Uruchom kurs video Data Science - zawód przyszłości i w krótkim czasie (bez setek godzin poświęconych na poszukiwanie rozmaitych materiałów) zanurz się w fascynujący świat danych. I wreszcie zacznij poruszać się wśród nich jak profesjonalista! Zobacz także kursy video MySQL dostępne w naszej ofercie.

Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego

Oleg Żero

Obierz kurs na... przyszłość Powszechna cyfryzacja nie dotyka jedynie wybranych gałęzi przemysłu, ale dosłownie przeniknęła nasze życie niemal w każdym aspekcie. Skutkiem tego procesu jest pojawienie się ogromnej ilości danych, które, odpowiednio wykorzystane, stanowią nowy rodzaj materii w nieprzerwanym cyklu postępu. Uczenie maszynowe stało się jednocześnie obszarem szczególnego zainteresowania ze strony zarówno firm, jak i uczelni. Dzięki specjalnym algorytmom i technikom możliwe stało się wykorzystanie zasobów, jakimi są dane, do opracowywania rozwiązań poprawiających efektywność w wielu dziedzinach: od robotyki, przez medycynę, aż po rozrywkę. Przykładami rozwiązań, które już dziś wykorzystują uczenie maszynowe, są chociażby silniki rekomendacyjne działające na platformach takich jak YouTube, Netflix, Spotify czy Amazon. Silniki te skutecznie dobierają treści, tak że wokół produktów tworzą się całe społeczności wiernie oddanych klientów. To wszystko dzieje się obecnie. W niedalekiej przyszłości wiele - także dość skomplikowanych - czynności zostanie zautomatyzowanych. Zawody, również te potencjalnie wymagające wysokich kwalifikacji, nawet jeśli nie będą w całości wykonywane przez maszyny, będą przez nie wspomagane. Jest niemal pewne, że specjaliści między innymi w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy już dziś są intensywnie poszukiwani, staną się jeszcze bardziej pożądani w przyszłości. Dołącz do ich grona! Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Dzięki temu kursowi video: pojmiesz istotę działania algorytmów uczenia maszynowego, zrozumiesz związek pomiędzy podstawą matematyczną a implementacją tych algorytmów i w razie czego będziesz umiał napisać je od zera (także w języku innym niż Python), dowiesz się, jak korzystać z popularnych i sprawdzonych bibliotek dedykowanych uczeniu maszynowemu: scikit-learn oraz Keras, stworzysz własny silnik rekomendacyjny, poprawnie przeprowadzisz proces przygotowania danych oraz trenowania modelu, ocenisz, który algorytm najlepiej sprawdzi się w rozwiązaniu danego problemu, a który może doprowadzić do niepożądanych efektów, opanujesz wiedzę, która pozwoli Ci szacować skuteczność modeli oraz diagnozować problemy związane z procesem uczenia maszynowego. Co więcej... ukończywszy kurs, będziesz w stanie właściwie podejść do pracy z różnymi typami danych w kontekście uczenia maszynowego, jak również przenieść sporą część tej wiedzy poza obszar Pythona. Data science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego kończy się na poziomie średnio zaawansowanym, a nawet nieco wyżej, jeśli chodzi o wiedzę i umiejętności, jakich wymaga się na przykład od analityka biznesowego, naukowca, inżyniera danych czy webdevelopera. Natomiast jeśli mowa o wiedzy stricte z zakresu data science, autor kursu określa poziom jego absolwenta na podstawowy. Uwaga, by móc w pełni skorzystać ze szkolenia, trzeba znać podstawy języka Python (w tym orientować się w bibliotekach: numpy, pandas, matplotlib) i matematykę na poziomie pierwszego - drugiego roku studiów na kierunkach ścisłych. Takie pojęcia jak gradient, pochodna, szereg, prawdopodobieństwo czy notacja nie powinny być Ci obce! Czym właściwie zajmuje się specjalista w dziedzinie data science? Odpowiedź na to pytanie jest krótka i - jak to w matematyce - policzalna. Aż 70 procent czasu pracy spędza się w tym zawodzie na zbieraniu i analizie danych, by potem, przez kolejne 20 procent, tworzyć i testować modele, które "ubiera się" w programy, a następnie wykorzystuje do otrzymywania przewidywań z modeli. Przykładami takich modeli, jakie stosuje się już dziś w kontekście biznesowym, są między innymi silniki rekomendacyjne (Netflix, YouTube, eBay, Amazon, Spotify itd.), modele do klasyfikacji obrazów medycznych w celu rozpoznawania ewentualnych infekcji, systemy do automatycznych tłumaczeń (patrz Google) czy popularne boty - i wiele innych. Od teorii, przez praktykę, aż po gotowe rozwiązania Kurs składa się z trzech bloków szkoleniowych. Zaczniemy od teorii data science. Tu przygotuj się na serię wykładów, w których autor wprowadza pojęcia na poziomie równań, wyjaśniając je od podstaw. Bazując na wiedzy zdobytej w części teoretycznej, przejdziemy do praktyki - będziesz pisać algorytm "od zera", a przy tym pogłębisz rozumienie koncepcji matematycznych i przy okazji napiszesz kod. Wreszcie przyjdzie czas na część trzecią, podczas której będziemy sprytni i sięgniemy po tzw. gotowce - przede wszystkim scikit-learn i Keras. Przy użyciu tych bibliotek rozwiążemy zadany problem, skupiając się zarówno na samym zagadnieniu, jak i ogólnym podejściu do problemu. W kursie połączysz teorię z praktyką. Dzięki temu osiągniesz dwa cele: wyrobisz w sobie intuicję matematyczną, która w razie potrzeby pozwoli Ci przenieść to rozumienie również poza Pythona, oraz zyskasz pewne doświadczenie w wykorzystywaniu powszechnie dostępnych narzędzi i w ten sposób zwiększysz skuteczność swojej pracy. Kurs jest podzielony na 16 rozdziałów. W pierwszym rozdziale stworzysz proste środowisko pracy. Dalej, w rozdziałach 2 - 8, poznasz podstawowe algorytmy, takie jak sieci neuronowe, oraz zrozumiesz, na czym polega ogólne podejście machinelearningowe. W rozdziałach 9 - 13 poznasz kolejne, nieco alternatywne, lecz równie często wykorzystywane algorytmy, których idea opiera się na innych zasadach. Na koniec, w ramach rozdziałów: 14, 15 i 16, stworzysz własny silnik rekomendacyjny, który następnie usprawnisz z wykorzystaniem popularnych metod pracy z tekstem (NLP), by uzyskać półgotowy produkt na koniec kursu.

Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych

Oleg Żero

Obierz kurs na... wyższy level pracy z danymi W każdej minucie użytkownicy Snapchata dzielą się ponad pół milionem zdjęć, oglądanych jest ponad 4 miliony filmów na YouTubie, a bywalcy Twittera wysyłają ponad 400 tysięcy tweetów. A to tylko ułamek danych, jakie są na bieżąco generowane. Ich wielka ilość z jednej strony jest wyzwaniem dla serwerów, z drugiej - ma ogromny potencjał dla osób pracujących z danymi. Dzięki nim udaje się usprawnić niemal każdą dziedzinę życia, by wspomnieć choćby medycynę, logistykę, robotykę, e-commerce. Rozwiązania pozwalające pracować z danymi opierają się na różnych podejściach: od prostych modeli czysto statystycznych po skomplikowane algorytmy sztucznej inteligencji, a sama praca na danych wymaga połączenia umiejętności analitycznych i programistycznych. W każdym przypadku punktem wyjścia jest analiza i eksploracja danych, która pozwala w skuteczny sposób przejrzeć i zgłębić ich zasób, by szybko i skutecznie docierać do konkretnych informacji. Umiejętności te zdobędziesz w ramach tego kursu. W trakcie nauki będziemy bazować na możliwościach, jakie oferują język Python i jego biblioteki (numpy, pandas, matplotlib, seaborn), które stanowią absolutną podstawę do dalszej pracy z danymi. Są też wykorzystywane przez inne, bardziej zaawansowane narzędzia uczenia maszynowego. Szkolenie jest adresowane do kilku grup zawodowych. Odnajdą się w nim zarówno osoby, które już zajmowały się analizą danych, na przykład w Excelu, i chcą rozwijać się w tym kierunku, jak i programiści języków innych niż Python, chcący poznać ten przyszłościowy, dynamicznie rozwijający się język. Materiał proponowany w ramach kursu jest także przeznaczony dla akademików wyspecjalizowanych w naukach ścisłych, którzy chcieliby nauczyć się przekładania równań na skuteczny kod. Wreszcie - szkolenie przyda się tym, którzy marzą o karierze na stanowisku Data Scientist (jedna z najpilniej poszukiwanych i jednocześnie najlepiej płatnych ról w IT). Wiedza oferowana w ramach kursu zapewni im odpowiedni punkt startowy - dalsza droga zawodowa będzie wymagała opanowania zaproponowanych zagadnień do perfekcji. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W trakcie tego kursu video opanujesz wiedzę, dzięki której: Stworzysz środowisko pracy i upewnisz się, jakie narzędzia będą Ci potrzebne. Poznasz język Python, nie tylko na poziomie składni, ale również pewnych przydatnych dla potrzeb kursu koncepcji. Zrozumiesz, na czym polega praca z danymi numerycznymi, tekstowymi i czasowymi. Dowiesz się, jak wykonuje się obliczenia numeryczne przy użyciu różnych technik. Będziesz w stanie dopasowywać, agregować i zestawiać dane. Co więcej... Opanujesz kolejne etapy procesu analizy danych, od ich pozyskania, przez obróbkę, aż po wyciąganie wniosków. Data science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych został stworzony z myślą o „rozpędzeniu” Cię z poziomu zero do takiego, w którym będziesz potrafił skutecznie operować na całkiem sporych zasobach danych i wydobywać z nich informacje. Jednocześnie spory nacisk położono na pokazanie praktycznych aspektów pracy osoby na stanowisku analityka danych, ponieważ to teren, po którym często trzeba się poruszać, dysponując jedynie ogólnymi wskazówkami. Kurs bardziej szczegółowo Naszemu szkoleniu na początek będziesz musiał poświęcić co najmniej osiem godzin - tyle bowiem trwa nauka z ekspertem. W jej trakcie zapoznasz się z językiem Python jako narzędziem do zadań związanych z analizą danych. Używając biblioteki numpy, będziesz wykonywać obliczenia numeryczne, a stosując bibliotekę pandas - przekształcać zbiory danych. Zwizualizujesz je przy wykorzystaniu matplotlib, seaborn i pandas. Stworzysz własne środowisko pracy, zawierające konsolę, ipython, jupyter, jupyter lab i pip. Nauczysz się odnajdywania dokumentacji, korzystania z przykładów i ogólnego radzenia sobie z danymi. Zmierzysz się z równaniem matematycznym i jego przełożeniem na kod języka Python. Zaimplementujesz rozwiązania - zarówno z użyciem bibliotek, jak i w czystym Pythonie. Poznasz podstawy optymalizacji i czyszczenia danych, będziesz je przekształcać po to, by potwierdzić lub obalić konkretną hipotezę. Opanujesz metodykę korzystania z popularnych form reprezentacji danych statystycznych. Dokonasz także szeregu usprawnień związanych z wydajnością obliczeń (wektoryzacja, dobór typów danych itd.). W efekcie staniesz się początkującym, ale już samodzielnym analitykiem danych, przygotowanym zarówno na rozmowę kwalifikacyjną na przykład na stanowisko Junior Developera, jak i do usprawnienia swojej pracy - inżynierskiej, naukowej czy menedżerskiej.

Django. Kurs video. Poziom pierwszy. Podstawy tworzenia aplikacji

Cezary Kaszuba

Obierz kurs na... Django! Czasem trudno spośród tysięcy najróżniejszych narzędzi do tworzenia aplikacji internetowych wybrać to najlepsze, które pozwoli zrealizować cel szybko, czytelnie i elegancko. Jednym z takich doskonałych narzędzi jest Django, framework wykorzystujący język Python. Przy użyciu tego środowiska możesz łatwo stworzyć specjalistyczną, wysoce skalowalną i wydajną aplikację internetową, w pełni dostosowaną do wymogów klienta. Klarowna składnia kodu źródłowego oraz ogromna liczba bibliotek skutecznie ułatwią Ci osiągnięcie ostatecznego celu. Niewątpliwym atutem Django jest również to, że programista może szybko zapoznać się z częściowo zrealizowanym projektem. Django używa wzorca architektonicznego MTV (model-szablon-widok). To środowisko wykorzystują w swoich projektach tak znane witryny jak Pinterest, Instagram, Mozilla czy The Washington Times. Szkolenie Django. Kurs video. Poziom pierwszy. Podstawy tworzenia aplikacji pozwoli Ci szybko zacząć samodzielną pracę z tym frameworkiem — dowiesz się, jak projektować i programować aplikacje, przetwarzać dane i rozwiązywać typowe problemy programistyczne. Nauczysz się operować schematami i szablonami, a także zapoznasz się z najnowszymi trendami programistycznymi. Poznaj moc Pythona 3 i Django! Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Opanujesz podstawy środowiska Django. Nauczysz się projektować i programować aplikacje internetowe. Poznasz podstawy protokołu HTTP. Zdobędziesz umiejętność dzielenia aplikacji na mniejsze moduły. Uzyskasz umiejętność tworzenia i wykorzystywania schematu bazy danych. Dowiesz się więcej na temat podstaw mechanizmów wirtualizacji. Sprawdzisz, jak operować w wirtualnym środowisku języka Python 3. Zobaczysz, jak wygląda automatycznie generowany system CMS. W ramach 51 lekcji szkolenia Django. Kurs video. Poziom pierwszy. Podstawy tworzenia aplikacji zdobędziesz wiedzę pozwalającą na samodzielne posługiwanie się środowiskiem Django (numer wersji wykorzystywanej w kursie - 2.1) i eksplorowanie jego bardziej zaawansowanych możliwości. Nauczysz się instalować czysty system Linux i poznasz jego podstawy, łącznie z biegłym posługiwaniem się terminalem. Zainstalujesz edytor Pythona i opanujesz najważniejsze polecenia w tym języku. Dowiesz się, na czym polega trasowanie, do czego służą migracje oraz jak używać widoków, formularzy i szablonów. Krok po kroku prześledzisz sposób projektowania nowej aplikacji i dzielenia jej na poszczególne moduły, takie jak „użytkownicy”, „ankiety” czy „powiadomienia”. Dowiesz się, jak wypełnić te moduły treścią i dostosować je do Twoich specyficznych potrzeb, a także jak działa panel administracyjny i jak go rozbudować. Zainstalujesz swoją aplikację i założysz konto administratora. Ukończenie kursu z pewnością ułatwi rozwój Twoich umiejętności programistycznych i zapewni Ci solidne fundamenty przed dalszą nauką. Moduły w uścisku z Pythonem Środowisko programistyczne Django współpracuje z Pythonem, jednym z ważniejszych dziś języków programowania. Python 3 jest niezbędny do opracowania programistycznego kolejnych modułów tworzonej aplikacji. Opanowanie podstaw tego języka pozwoli Ci osiągnąć zaplanowane efekty. Nie mniej ważne są dokładna analiza projektowanej aplikacji i sensowny podział całego projektu na odrębne moduły. Pozwala to zachować czytelność, ograniczyć zasięg ewentualnych błędów, szybko i bez problemu przetwarzać różne dane, tworzyć formularze i ankiety oraz automatyzować często powtarzane operacje. Django zapewni Ci także doskonałe połączenie Twojej aplikacji z relacyjnymi bazami danych. Pamiętaj, że projekty tworzone w tym środowisku są bardzo wydajne i niezwykle łatwo można je skalować. Sprawdź, jak przydatny i wydajny może być ten framework, i naucz się właściwie z niego korzystać. Django w Twoich rękach Jeśli nie przekonały Cię jeszcze korzyści, które może przynieść Ci praca w środowisku Django, spójrz na potęgi w świecie internetu. Jeśli Pinterest i Instagram wykorzystują to narzędzie w swoich działaniach, z pewnością przyda się ono i Tobie. Zastosowanie wydajnego i szalenie prostego wzorca architektonicznego MTV pozwoliło globalnym serwisom osiągnąć wielki sukces, więc pora wziąć z nich przykład. Wejdź do świata Django i wypróbuj jego moc. Autor szkolenia pomoże Ci rozpocząć przygodę z tym środowiskiem, pokaże, jak mądrze go używać i gdzie szukać potrzebnych informacji. Wraz z nim stworzysz swoją pierwszą aplikację, by później na własną rękę odkrywać kolejne funkcje i możliwości środowiska. Tylko dla wtajemniczonych Django. Kurs video. Poziom pierwszy. Podstawy tworzenia aplikacji to Twoja przepustka do świata Django. Pamiętaj jednak, że po opanowaniu podstaw warto samodzielnie rozwijać swoje umiejętności — tym bardziej że Django także się rozwija. Co roku w USA oraz w Europie organizowane są oficjalne konferencje związane z tym frameworkiem. Biorą w nich udział również twórcy Django, którzy prezentują nowości oraz ciekawostki na jego temat. „Uczmy się na błędach, abyśmy z dnia na dzień mogli być lepszymi od samych siebie”. Cezary Kaszuba

Django. Kurs video. Tworzenie interaktywnych stron internetowych i aplikacji webowych

Roman Kierzkowski

Obierz kurs na alternatywę dla WordPressa... i nie tylko Django, framework nazwany tak na cześć wybitnego gitarzysty Django Reinhardta, jest jedną z najdojrzalszych platform służących do programowania aplikacji webowych. Aktywnie rozwijany od 2003 roku, wciąż pozostaje oprogramowaniem wolnym i otwartym, przez to szeroko dostępnym dla developerów na całym świecie. Dzięki licznym zaletom, o których będzie mowa za moment, stał się podstawą takich aplikacji jak Pinterest czy Instagram. Przy budowie własnej strony internetowej frameworkowi Django zawierzyły między innymi Fundacja Mozilla oraz amerykański dziennik „The Washington Times”. Bo choć na ogół postrzegamy Django jako swego rodzaju alternatywę dla WordPressa, a tym samym platformę do stawiania raczej mało skomplikowanych stron i aplikacji, Django to potęga — tym, którzy poświęcą czas na to, by dobrze poznać tę platformę, zaoferuje ona nadzwyczaj wiele. Mimo szacownego wieku Django wciąż pozostaje oprogramowaniem nowoczesnym i funkcjonalnym. Kolejne wersje frameworka niosą ze sobą dodatkowe usprawnienia — aktualna ma między innymi wbudowane mapowanie obiektowo-relacyjne, umożliwia migracje schematów, walidacje formularzy, panel administratora jest w niej dostępny od ręki. Dzięki tym możliwościom w trakcie pracy na platformie programistycznej Django oszczędza się czas. Nie ma konieczności integrowania funkcjonalności różnych bibliotek ani rozwijania tych części systemu, które powtarzają się pomiędzy projektami. Wszechstronność frameworka sprawia także, że wszelkie unowocześnienia i usprawnienia istniejącej strony czy aplikacji można wykonać szybko i bezproblemowo. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W trakcie tego kursu video: opanujesz podstawy protokołu HTTP, poznasz zasady budowania widoków oraz tworzenia modeli, dowiesz się, na czym polega walidacja formularzy, nauczysz się dbać o bezpieczeństwo aplikacji webowej i poznasz podstawy administrowania serwisem. Co więcej... przetestujesz i wdrożysz efekty projektu, który wykonasz podczas szkolenia. Django. Kurs video. Tworzenie interaktywnych stron internetowych i aplikacji webowych kończy się na poziomie podstawowym — po ukończeniu szkolenia będziesz w stanie samodzielnie stworzyć wszystkie niezbędne elementy aplikacji webowej (widok, szablon, model), napisać testy sprawdzające ich poprawność oraz wdrożyć aplikację na platformie Heroku. Django w biznesie Programiści pracujący z Django są zwykle wyspecjalizowani w tworzeniu i utrzymywaniu interaktywnych stron internetowych, czyli aplikacji webowych. Stanowią one podstawę większości współczesnych systemów komputerowych, w rozumieniu komercyjnym zwykle wspierają realizowane w firmach procesy biznesowe. A ponieważ biznes to dynamiczna gałąź ludzkiej działalności, także wspierające go systemy muszą być elastyczne. Aplikacje firmowe wymagają nieustannego aktualizowania: dodawania widoków i funkcjonalności, wprowadzania modyfikacji do dotychczasowych rozwiązań itd. Dlatego developerzy opiekujący się stronami firmowymi tak lubią Django — framework ten jest wręcz stworzony do tego, by stale coś poprawiać, unowocześniać i uzupełniać. Trzy godziny z Django By przejść cały kurs, potrzebujesz trzech godzin. Szkolenie możesz odbyć na raz lub rozdzielić je na części — to zależy od Ciebie. Dla Twojej wygody autor podzielił materiał na 28 merytorycznie spójnych rozdziałów. W ich ramach poznasz podobieństwa i różnice w budowie widoków opartych na klasach, funkcje oraz podstawy protokołu HTTP, dowiesz się też, jak używać widoków generycznych. Zapoznasz się pokrótce z językiem szablonów (zmienne, warunki i pętle). Dokonasz konfiguracji panelu administracyjnego i połączenia z bazą danych. Zrozumiesz, jak zbudowane są modele danych i jak migrować schemat bazy danych. Będziesz walidować formularze, stworzysz zabezpieczenia przed CSRF, przyjrzysz się formularzom opartym na modelu, poznasz wbudowany system obsługi autoryzacji. Na koniec przetestujesz i wdrożysz swoje modele oraz widoki — by się przekonać, czy wszystko zrobiłeś poprawnie! Kurs został przygotowany w oparciu o system macOS.

Django REST framework. Kurs video. Praktyczne wprowadzenie do projektowania interfejsów REST API

Sebastian Opałczyński

Obierz kurs na... projektowanie interfejsów typu REST API W nowoczesnym stacku technologicznym do rozwiązań webowych aplikacje buduje się zwykle z konkretnych komponentów, do których należą: SPA (single-page application, tj. klient webowy, który komunikuje się z serwerem za pośrednictwem API), klient mobilny (Android & iOS), serwer API oraz data storage. W podejściu, w którym system buduje się właśnie z tych składowych, serwer API jest pisany tylko raz, interfejs pomiędzy klientem webowym i mobilnym a serwerem API zaś pozostaje niemal identyczny. Co jest niewątpliwie wygodne, o ile oczywiście wiadomo, jak zabrać się do pracy... Ten kurs video wprowadzi słuchacza w temat projektowania interfejsów typu REST API. Zawarta w nim wiedza wystarczy do tego, by zacząć tworzyć własne komponenty API (proste aplikacje CRUD-owe). Autor szkolenia skupia się głównie na narzędziu Django REST framework, ale nic nie stoi na przeszkodzie, by napisany już interfejs rozszerzyć następnie o wsparcie do GraphQL. Bo interfejsy, owszem, mogą się zmieniać, ale zasady nie. One pozostają stałe. Dlatego wiedza zawarta w proponowanym kursie przyda się jego uczestnikowi nie tylko do projektowania interfejsu REST API, ale także potem, gdy zechce eksplorować nowe, alternatywne dla REST API rozwiązania. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W trakcie tego kursu video: Poznasz Django REST framework. Nauczysz się projektować w nim interfejsy REST API. Opanujesz najważniejsze komendy frameworka Django. Dowiesz się, czym jest CRUD. Wdrożysz się w język SQL. Co więcej... Zdobędziesz wiedzę i umiejętności niezbędne backend developerowi, a tym samym będziesz mógł myśleć o pracy w tym zawodzie. Django REST framework. Kurs video. Praktyczne wprowadzenie do projektowania interfejsów REST API wymaga od uczestnika znajomości podstaw języka Python; dobrze też, jeśli szkolenie nie będzie pierwszym spotkaniem z frameworkiem Django. Ukończywszy kurs, będziesz przygotowany do tego, by dołączyć do teamu projektowego jako projektant backendu. Uzbrojony w wiedzę oraz w słownictwo używane w trakcie szkolenia, poczujesz się o wiele pewniej w trakcie starań o pracę w software house. Interfejs typu REST API REST, czyli representation state transfer, to styl architektury oprogramowania, który został zaprezentowany światu w 2000 roku. Opiera się na zbiorze wcześniej określonych reguł, opisujących sposób definiowania zasobów. API - application programming interface - to zestaw reguł, zgodnie z którymi odbywa się komunikacja między systemami komputerowymi oraz między systemem komputerowym a człowiekiem. REST API musi spełniać kilka warunków. Po pierwsze, interfejs użytkownika musi być odseparowany od operacji na serwerze. Po drugie, REST nie dotyczą takie pojęcia jak stany i sesje. Po trzecie, odpowiedź otrzymywana przez użytkownika z REST API jest zdefiniowana, jeśli chodzi o „cacheability”, co ma szczególne znaczenie dla danych, które szybko stają się nieaktualne, oraz tych, które aktualizują się rzadko. W REST API adresy zasobów muszą być jasne. To, jaki zasób otrzymamy, wynika bezpośrednio z budowy adresu. I wreszcie - w logice REST API warstwy dostępu do danych, logiki biznesowej oraz prezentacji powinny być od siebie odseparowane i nie mogą na siebie oddziaływać. Interfejsy REST API są bardzo popularne ze względu na ich uniwersalność, intuicyjność i wygodę użytkowania. Chętnie korzystają z nich tacy giganci z Doliny Krzemowej jak choćby Google czy Facebook.

Django w pigułce. Kurs video. Twórz aplikacje internetowe w Pythonie

Bartosz Szmit

Obierz kurs na Django Żyjemy dosłownie zanurzeni w internecie. Nawet gdy wstajemy od komputera i wychodzimy z domu, wciąż zabieramy ze sobą sieć – do sklepu, kina, restauracji i muzeum. Chcąc skorzystać z promocji, zapłacić za parking czy kupić taniej bilet, musimy zainstalować na telefonie odpowiednią aplikację, która nam to umożliwi. W firmach i instytucjach to już standard, iż tego typu mobilne „ułatwiacze” do kontaktów z klientami zamawia się u programistów masowo. Mają powstać szybko, być w miarę niedrogie i – przede wszystkim – mają po prostu działać. Jak to zrobić? A, to już problem projektanta aplikacji. Na jego, jej, nasze szczęście, istnieje Django. Napisany w Pythonie, wolny, otwarty framework przeznaczony do pisania w nim aplikacji internetowych. Pozwala nie tylko działać szybko, ale i bezpiecznie wdrażać wszelkie operacje i zmiany. Z Django wszystko staje się prostsze i bardziej przyjazne. Jeśli jeszcze go nie znasz, koniecznie to zmień! Z naszym kursem, nastawionym na budowanie oraz modyfikowanie kodu związanego z kompetencjami w zakresie łatwego pisania aplikacji internetowych przy pomocy języka Python. Ukończywszy szkolenie, będziesz w stanie pochwalić się bazowymi umiejętnościami pracy z Django – od zdolności pisania bardzo podstawowego kodu po jego proste modyfikacje, wymagające nieco więcej wiedzy dotyczącej tajników języków Python i HTML. Co Cię czeka podczas kursu Django? Ucząc się z niniejszym kursem Django: Nauczysz się instalacji frameworka Django i jego najistotniejszych pluginów, Poznasz takie pojęcia jak: pętla, instrukcja warunkowa, interpolacja zmiennych, filtrowanie i inne, Opanujesz podstawy programowania modułowego, Wdrożysz się w podstawy wzorca MVT, Stworzysz swoją pierwszą aplikację, Co więcej... Podczas szkolenia poznasz dobre praktyki w pracy z frameworkiem Django. Django w pigułce. Kurs video. Twórz aplikacje internetowe w Pythonie wymaga posiadania podstawowych umiejętności w zakresie języka Python. Jego ukończenie z kolei pozwala zdobyć najważniejsze, bazowe umiejętności z zakresu pracy z frameworkiem Django. Django ma już niemal 20 lat Framework, pomyślany jako ewolucyjne rozwinięcie aplikacji internetowych, powstał pod koniec roku 2003. Wówczas grupa programistów związanych z Lawrence Journal-World napisała go w Pythonie. Jego kod został udostępniony jako wolne oprogramowanie w roku 2005, zaś od roku 2008 Django jest rozwijany przez specjalnie do tego celu powołaną fundację. Od tego czasu tylko zyskuje on na popularności. I nic w tym dziwnego – Django oferuje szereg przyspieszających pracę udogodnień. W tym m.in.: automatycznie generowany, kompletny panel administracyjny, funkcjonalny, nieskomplikowany system szablonów, dużą skalowalność i wydajność czy wsparcie dla aplikacji wielojęzycznych. Sprawdź także: kursy CSS.

Flask. Kurs video. Od pierwszej linijki kodu do praktycznego zastosowania

Wiktor Ławski

Obierz kurs na... proste budowanie i rozbudowywanie serwisów internetowych Framework Flask jest idealnym wyborem, jeśli chce się zbudować prosty serwis WWW. Korzystanie z niego w tym celu pozwala oszczędzić czas i nie wymaga wielkich umiejętności. Bazujący na języku Python framework zawiera mechanizmy umożliwiające łączenie go z tak fundamentalnymi plikami w sieci, jak HTML czy CSS. Pozwala to nie tylko budować serwisy od nowa, lecz także kreować jedynie wybrane elementy, które zostaną następnie użyte do rozbudowy już istniejącej strony - nawet jeśli przy jej tworzeniu korzystano z innej technologii. Poszczególne lekcje kursu pozwolą Ci zacząć pracę z technologią Flask. Dowiesz się między innymi, jak wykorzystać zewnętrzne biblioteki i jak zbudować prostą aplikację do konwersji plików graficznych użytkownika pomiędzy poszczególnymi formatami. Szkolenie przeprowadzi Cię przez wiele zagadnień związanych z tworzeniem aplikacji webowych, także przez meandry budowania kalkulatora zysków z oszczędności! Zdobędziesz wiedzę dotyczącą zasad instalacji potrzebnego oprogramowania, konfigurowania własnego repozytorium do kontroli wersji, tworzenia uporządkowanej struktury projektu, wreszcie implementacji na podstawie automatycznie uruchamianych testów. Dowiesz się też, na jakie aspekty zwracać uwagę podczas tworzenia interfejsu użytkownika. Zobaczysz wreszcie, jak w prosty sposób można dostosować tworzone serwisy do wymogów urządzeń mobilnych. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W trakcie proponowanego przez nas kursu video: Stworzysz aplikacje w technologii Flask. Opanujesz zasady pracy z systemem kontroli wersji Git. Poznasz proste i zagnieżdżone szablony Flask. Zintegrujesz Bootstrap i Flask. Dostosujesz CSS i HTML do potrzeb frameworka Flask. Będziesz operować plikami na serwerze Flask. Nauczysz się automatyzować czynności, tworzyć strony z treścią i formularzami. Skonwertujesz pliki graficzne. Przybliżysz sobie zasady UI i UX aplikacji webowych. Co więcej... Dowiesz się, jak testować stworzoną przez siebie aplikację i naprawiać pojawiające się w niej błędy. Flask. Kurs video. Od pierwszej linijki kodu do praktycznego zastosowania kończy się na poziomie podstawowym. Oznacza to, że po ukończeniu szkolenia będziesz w stanie stworzyć od zera nowy projekt oparty na technologii Flask - taki, który umożliwi interakcję z użytkownikiem bez przechowywania stanu pomiędzy poszczególnymi wizytami użytkownika. Sfera web developera Osoby zajmujące się technologiami webowymi muszą nieustannie śledzić dostępne rozwiązania. Ich mnogość jest w dużej mierze związana z koniecznością dostarczania funkcjonalności działających w przeglądarce i pokrywających potrzeby między innymi banków, sklepów internetowych, blogów, serwisów streamingowych czy gier przeglądarkowych. Web developer musi nie tylko być świadom dostępnych technologii, ale także dobierać je odpowiednio do aktualnego problemu. Zarówno wśród freelancerów, jak i w software house’ach popularne jest używanie WordPressa do tworzenia stron o charakterze informacyjnym. Gdy jednak konieczne jest dodatkowe przetwarzanie wykraczające poza obsługę komentarzy, sięga się po inne technologie. Flask może być używany dla usług, które muszą być gotowe na wzmożone zapotrzebowanie na infrastrukturę. Jest wspierany na Google App Engine, gdzie samo przydzielanie dodatkowych i usuwanie nadmiarowych zasobów może być w dużej mierze zautomatyzowane dzięki możliwościom Google Cloud Platform. Zadaniem developera jest jednak taka implementacja oferowanych funkcjonalności, aby użytkownik nie tracił danych, kiedy zmienia się liczba wykorzystywanych serwerów. Czasem naprawdę warto zrobić jeden krok w tył, aby móc zrobić dwa kroki w przód. Dotyczy to także tworzenia oprogramowania.

Flask. Kurs video. Stwórz swoją pierwszą aplikację webową

Tomasz Kaniecki

Wybierz kurs video Flask Czy znasz już microframework Flask? Został napisany w języku Python i służy do tworzenia aplikacji webowych. Bazują na nim takie serwisy jak Pinterest czy LinkedIn. Flask wyróżnia się spośród innych tego typu narzędzi prostotą, a co za tym idzie - przyjaznością dla programisty. Pozwoli Ci na przykład stworzyć od zera aplikację web, która dzięki połączeniu z bazą danych umożliwi zarządzanie treścią i użytkownikami. Przy czym Flask nie narzuci Ci sposobu tworzenia aplikacji, da jedynie narzędzia, dzięki którym będziesz w stanie to zrobić. Opanowanie Flaska z pewnością poszerzy Twoje możliwości w tym zakresie. Znajomość tego microframeworka ma wymiar głęboko praktyczny. Programista Pythona posiadający w stacku technologicznym umiejętność tworzenia logiki biznesowej aplikacji webowych zwiększa swoje szanse na dołączenie do ciekawych i dobrze płatnych projektów. Flask developer bowiem potrafi napisać dowolną aplikację pracującą w środowisku przeglądarki internetowej: od API dużego serwisu webowego po panel administracyjny lokalnego CMS. Brzmi ciekawie? Zatem nie zwlekaj dłużej! Weź udział w naszym kursie video i przekonaj się, że napisanie własnej aplikacji może być łatwe, szybkie i... efektywne! Czego się nauczysz podczas naszego profesjonalnego szkolenia Dzięki temu kursowi video Flask: Poznasz dobre praktyki, które powinno się stosować podczas pisania aplikacji webowych za pomocą Pythona. Stworzysz prawidłową architekturę aplikacji Flask. Użyjesz do tego celu zewnętrznych bibliotek, między innymi SQLAlchemy, Werkzeug, Jinja. Co więcej... Zrozumiesz, jakie są możliwości Flaska, jeśli chodzi o tworzenie aplikacji internetowych, a także jak w zgodzie z duchem dobrych praktyk pisać kod w Pythonie Flask. Kurs video. Stwórz swoją pierwszą aplikację webową kończy się na poziomie podstawowym. Po ukończeniu szkolenia będziesz znać bazowe zasady korzystania z wiersza poleceń i ze środowiska wirtualnego Python, mieć ugruntowane podstawy języków Python i HTML oraz kaskadowych arkuszy stylów CSS, a także stosować najważniejsze reguły używania baz danych i - oczywiście - frameworka Flask. A sam Flask to... ...niewielki framework, nazywany microframeworkiem. Nie dysponuje on zaawansowanymi narzędziami i bibliotekami, za to (a może dzięki temu) jego konstrukcja jest lekka i modułowa. Ta lekkość i przyjazność w użyciu sprawiły, że Flask zyskał uznanie w oczach developerów Pythona. Bywa więc przez nich często używany zamiast Django, na przykład do projektowania i tworzenia mniej skomplikowanych aplikacji i systemów. Co ciekawe, Flask powstał jako primaaprilisowy żart, którego celem było parodiowanie frameworka Bottle. Mimo to społeczność programistów stwierdziła, że jest naprawdę skutecznym rozwiązaniem wielu problemów, i z czasem stał się jednym z najpopularniejszych frameworków języka Python na świecie. Wymaga co prawda nieco bardziej skomplikowanej konfiguracji niż Django, za to nie ma narzuconej struktury, co poprawia elastyczność pracy programisty. Jeżeli chcesz poznać możliwości, jakie oferuje Ci Flask, to ten kurs sprawi, że Twoja wiedza wzbogaci się o umiejętność tworzenia funkcjonalnych aplikacji webowych. W trakcie szkolenia przejdziemy przez poszczególne elementy biblioteki Flask - od podstaw do podejścia opartego na połączeniu z bazą danych. Zdobytą wiedzę wykorzystasz przy okazji wspólnego tworzenia panelu logowania użytkowników. Polecamy także kursy Android dostępne w naszej ofercie.

GraphQL. Kurs video. Buduj nowoczesne API w Pythonie

Łukasz Przybylski

Obierz kurs na... budowę elastycznych API Application programming interface, czyli słynne API - skrót dobrze znany każdemu programiście. API można zdefiniować jako interfejs programistyczny, który wyznacza sposób komunikowania się aplikacji między sobą. Dotychczas jego struktura była najczęściej określana przez styl architektoniczny REST. W 2015 roku nastąpił przełom: Facebook podzielił się swoim wynalazkiem, a koncept REST zyskał poważnego konkurenta - GraphQL. Ta stosunkowo młoda technologia jest językiem zapytań przeznaczonym do budowania szybkich, elastycznych interfejsów API. Z GraphQL wydajność aplikacji wchodzi w nowy wymiar - otrzymujesz dokładnie to, czego potrzebujesz. Jak to możliwe? Przetwarzane żądania HTTP są agregowane w jeden endpoint, zatem oczekiwane dane, nawet z wielu źródeł, dostajemy w pojedynczym wywołaniu API. W tym kursie video doświadczysz zupełnie innego podejścia do programowania - poznasz alternatywę dla REST. Podążając śladami pionierów Facebooka, razem z GraphQL zoptymalizujesz proces tworzenia i utrzymywania nowoczesnych aplikacji. A więc... zdobądź pożądany na rynku pracy zestaw umiejętności, związanych z obsługą GraphQL i Pythona! Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Z naszym kursem video nauczysz się: budować nowoczesne API aplikacji webowej tworzyć aplikację z API GraphQL w Pythonie przy użyciu biblioteki Graphene mapować modele z Pythona do GraphQL rozszerzać możliwości modeli w API obsługiwać zapytania do API GraphQL wybierać interesujące dane po stronie klienta modyfikować dane po stronie serwera obsługiwać błędy w GraphQL i bibliotece Graphene tworzyć dokumentację w GraphQL korzystać z zaawansowanych typów, jak interfejsy czy unie testować aplikację Co więcej... dowiesz się, jak zintegrować API GraphQL z bibliotekami Flask i FastAPI wykonasz podstawową integrację modeli Graphene z bazami danych przy użyciu SQLAlchemy i MongoEngine GraphQL. Kurs video. Buduj nowoczesne API w Pythonie ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym. W trakcie pierwszych lekcji poznasz niezbędną teorię, typy danych i schemę GraphQL. Następnie zaznajomisz się z rodzajami zapytań, takimi jak Query i Mutation. Zorientujesz się w różnicach między podejściami REST API i GraphQL API i zrozumiesz, jakimi założeniami należy się kierować w doborze architektury oprogramowania. Podczas pisania aplikacji webowej będziesz korzystać z uznanej biblioteki Graphene, przeznaczonej do szybkiego budowania schematów. Krok po kroku nauczysz się mapować modele danych pomiędzy Pythonem a schemą GraphQL i tłumaczyć relacje między nimi. Na koniec dowiesz się, jak integrować GraphQL z mikroframeworkami Flask i FastAPI, a nawet z bazą danych MongoDB. By korzystać z naszego szkolenia, nie musisz być specem od Pythona, jednak podstawowa znajomość tego języka da Ci swobodę i ułatwi pracę z niektórymi modułami kursu. W GraphQL dostajesz to, o co prosisz - naucz się tego używać tak, by działało na Twoją korzyść.

Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego

Radosław Słowiński

Obierz kurs na... Kerasa! Sztuczna inteligencja budzi w ludziach sprzeczne emocje. Niektórzy widzą w niej śmiertelne zagrożenie, inni wprost przeciwnie, dostrzegają ogromną szansę na rozwój nauki. Ci drudzy niestrudzenie poszukują sposobów na to, by nauczyć maszyny sensownego przetwarzania informacji. Jednym z takich sposobów jest rozwijające się dziś intensywnie uczenie maszynowe i towarzyszące mu uczenie głębokie, a technologia ta wymaga umiejętności budowy sieci neuronowych i ich wykorzystywania. Jeśli chcesz zagłębić się nieco w świat przyszłości i zrozumieć podstawy, na jakich opierają się dzisiejsze rozwiązania w zakresie inteligentnych maszyn, najwyższy czas przyjrzeć się bliżej bibliotece Keras, zaimplementowanej w języku Python. Tematem szkolenia Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego są różne techniki wykorzystywane podczas projektowania i programowania głębokich sieci neuronowych z poziomu biblioteki, która wykorzystuje popularne frameworki, takie jak TensorFlow, CNTK czy Theano. Aby wynieść z kursu jak najwięcej, powinieneś znać język Python. Dodatkowym atutem będzie znajomość ogólnej idei uczenia maszynowego i jego rodzajów. Sprawdź, jak wykorzystać bibliotekę Keras do swoich celów, i naucz się tworzyć uczące się sieci! Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Poznasz różne rodzaje uczenia głębokiego. Dowiesz się, jak dodawać sieci gęste i konwolucyjne w Kerasie. Nauczysz się tworzyć modele sieci neuronowych. Opanujesz proces uczenia sieci neuronowej. Odkryjesz, jak normalizować dane z wykorzystaniem Kerasa. Zorientujesz się, jak wygląda ogólny schemat działania sieci konwolucyjnej. Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego to 12 lekcji, podczas których opanujesz korzystanie ze specjalistycznej biblioteki Pythona w stopniu podstawowym. Główny nacisk jest tu położony na poznanie ogólnego konceptu stojącego za określonymi metodami uczenia głębokiego — nie tyle w teorii, ile w praktyce. Podczas kursu wraz z autorem napiszesz kilka projektów, na przykład dotyczących sieci neuronowej zdolnej rozpoznawać cyfry od 0 do 9 lub sieci neuronowej określającej, czy podana recenzja filmu jest pozytywna, czy negatywna. Co więcej, poznasz różnice między sieciami gęstymi a konwolucyjnymi. Odkryjesz, jak działają sieci konwolucyjne i dlaczego przydają się przy rozwiązywaniu problemów z wizją komputerową. Zobaczysz także, jak stworzyć proste modele, które dokonują klasyfikacji z wykorzystaniem frameworka Keras. Projektowanie z użyciem Kerasa Warto wiedzieć, że biblioteka Keras zapewnia użytkownikowi przyjazne API. Do jej obsługi nie jest potrzebna aż tak złożona wiedza jak w przypadku TensorFlow, dlatego naukę warto zacząć właśnie od niej. Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego pozwala oswoić się z biblioteką i pokazuje, jak tworzyć praktyczne projekty. Chociaż w uczeniu głębokim matematyka odgrywa kluczową rolę, ten kurs nie wymaga znajomości jej bardziej złożonych zagadnień: autor starał się zminimalizować potrzebę odwoływania się do kwestii matematycznych. Nauka tworzenia sieci neuronowych i prostych klasyfikatorów może zaprocentować w przyszłości. Uczenie głębokie jest bardzo szeroką i wymagającą dziedziną, a podczas tego kursu zdobędziesz wiedzę, którą niełatwo przyswoić w inny sposób. Odkryjesz mnóstwo zagadnień związanych z budową sieci neuronowych, trenowaniem tych sieci oraz tworzeniem i testowaniem modeli. To zapewni Ci doskonałe podstawy do dalszej nauki. Jak odróżnić psa od kota? Zrozumienie działania sieci neuronowych i reguł rządzących uczeniem głębokim może Ci pomóc w najdziwniejszych problemach. Z wykorzystaniem świeżo zdobytej wiedzy uda Ci się stworzyć prosty klasyfikator, rozpoznający różne kategorie obrazów i przedmiotów, na przykład właściwie przyporządkowujący zdjęcie psa do innego zbioru niż zdjęcie kota, a także bardziej zaawansowany model, zdolny do oceny komentarza tekstowego — zarówno pozytywnego, jak i negatywnego. Efektywne programowanie sieci neuronowych, w tym konwolucyjnych, wymaga znajomości biblioteki, ale także ogólnego kontekstu i prześledzenia sposobu wyodrębniania elementów znaczących ze zbioru surowych danych. To wszystko znajdziesz w tym szkoleniu. Następnym Twoim krokiem może już być samodzielne wymyślanie i badanie nowych architektur sieci neuronowych i próba użycia ich do rozwiązania danego problemu. Tylko dla wtajemniczonych Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego pomoże Ci rozpocząć przygodę z programowaniem sieci neuronowych i uczeniem maszynowym. Ta rozwijająca się prężnie dziedzina informatyki święci dziś triumfy, ponieważ klasyfikatory, segregatory, testery przydają się zawsze i wszędzie. Rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, przewidywanie ciągów danych, generowanie tekstu i obrazu na podstawie niepełnych danych: to wszystko jest możliwe dzięki temu, że możemy coraz lepiej programować uczące się maszyny. Szacuje się, że w 2020 roku przychody z oprogramowania związanego ze sztuczną inteligencją sięgną 30 miliardów dolarów. Na pewno warto się dowiedzieć, jak i dlaczego to wszystko działa. Kto wie, może będzie to Twój sposób na biznes? „Just as electricity transformed everything 100 years ago, today I actually have a hard time thinking of an industry that I don’t think AI will transform in the next several years” Andrew Ng

Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów

Kacper Łukawski

Obierz kurs na... sieci konwolucyjne! Sieci neuronowych i uczenia maszynowego nie trzeba już chyba nikomu przedstawiać. Służą nam na każdym kroku, dynamicznie rośnie zwłaszcza ich zastosowanie w przetwarzaniu wszelkiego rodzaju danych (data science). Swoją siłę pokazują w odniesieniu do problemów, dla których nie znaliśmy wcześniej algorytmicznych rozwiązań. Jednak mimo tych zalet klasyczne sieci neuronowe mają swoje ograniczenia - wymagają sprowadzenia danych do ustrukturyzowanej postaci. Jeden obraz wart jest 1000 słów Przygotowanie obrazów do takiej postaci może być utrudnione. A rzeczywistość, w której żyjemy, jest przecież przez obrazy zdominowana! Wzrok to nasz podstawowy zmysł, za jego pomocą głównie odbieramy otaczający nas świat. Obrazy są bardzo ważnym nośnikiem informacji, przez co ich analiza i przetwarzanie mają coraz większe znaczenie praktycznie w każdej branży: medycynie, rozrywce, bezpieczeństwie... Rozwiązaniem stały się neuronowe sieci konwolucyjne, które zrewolucjonizowały świat sztucznej inteligencji w kwestii przetwarzania obrazów. Przed ich powstaniem nie znaliśmy właściwie żadnych uniwersalnych metod efektywnego rozpoznawania wizualnych wzorców i praca z takimi danymi miała bardzo ograniczone zastosowania. Te czasy odeszły już w zapomnienie - sieci konwolucyjne pozwalają szybko stworzyć system, który będzie automatycznie klasyfikować obraz, rozpoznawać na nim obiekty, śledzić je, a także generować realistycznie wyglądające zdjęcia. Ten rodzaj sieci najczęściej jest implementowany przy wykorzystaniu jednej z dwóch bibliotek stworzonych dla potrzeb uczenia maszynowego: TensorFlow lub Keras. W kursie video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów właśnie one będą służyły do budowania sieci, a materiałem do nauki i testów będą dostępne publicznie dane. Czego się nauczysz podczas naszego profesjonalnego szkolenia Wiedza, której posiadanie okazuje się konieczne, żeby efektywnie (a bardzo często także efektownie!) korzystać z tak potężnego narzędzia, jakim są konwolucyjne sieci neuronowe, jest rozległa i różnorodna. Jednak autor kursu video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów zadbał o to, by znalazło się w nim wszystko, czego potrzebujesz, by przejść od poziomu początkującego aż do zaawansowanego. Natomiast podstawowa wiedza na temat sieci neuronowych jest wskazana. Dzięki kursowi dowiesz się: Jak korzystać z bibliotek NumPy i Matplotlib. Jak użyć bibliotek Keras i TensorFlow do projektowania sieci neuronowych. Co trzeba wiedzieć o sieciach neuronowych, zwłaszcza konwolucyjnych. Jak optymalizować funkcję z użyciem pakietu Optuna. Na czym polegają techniki doboru odpowiedniej struktury sieci. Jak wykorzystać gotowe modele poprzez transfer learning. Jak poszukiwać rozwiązań w dostępnych powszechnie źródłach. Jak zastosować sieci konwolucyjne do rozpoznawania obiektów. Jak wdrażać do produkcji rozwiązania oparte na sieciach konwolucyjnych.

Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek

Piotr Szajowski

Obierz kurs na... machine learning! Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktycznych, inżynierskich czy też biznesowych można rozwiązać właśnie z użyciem uczenia maszynowego. Można dzięki niemu wyszukiwać zdjęcia, na których znajdują się te same lub podobne obiekty, klasyfikować teksty z danej dziedziny, szacować, jak potoczy się kariera absolwenta szkoły i jaki kolejny produkt klient umieści w koszyku. Rozwiązania takich problemów są źródłem budowania wartości właściwie w każdej branży, w której nastąpiła już choćby minimalna cyfryzacja. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pomoże Ci zorientować się w najważniejszych kwestiach dotyczących uczenia maszynowego i poznać techniki budowania praktycznych modeli, pozwalających swobodnie poruszać się w dużych zbiorach danych i wyłuskiwać z nich potrzebne informacje. Wgryź się w podstawy uczenia maszynowego i wykorzystaj je już dziś — ta rewolucja dzieje się naprawdę! Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Zainstalujesz i skonfigurujesz środowisko Anaconda. Nauczysz się korzystać z Google Colaboratory. Poznasz dobre praktyki w uczeniu maszynowym (w tym metody projektowe). Zobaczysz, jak wygląda wczytywanie danych i manipulowanie nimi za pomocą biblioteki Pandas. Wykorzystasz modele zaimplementowane w bibliotece Scikit-Learn (sklearn) do rozwiązania problemów:  klasyfikacji,  regresji,  redukcji wymiaru,  poszukiwania skupień. Zbudujesz modele sieci neuronowych w bibliotece Keras/Tensorflow (w tym modele sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych). Sprawdzisz, jak wykorzystać biblioteki MLextend do analiz asocjacji. W kolejnych krokach opanujesz technikę transfer learningu, dokonasz optymalizacji hiperparametrów modeli i odkryjesz, jak działa konteneryzacja rozwiązań z użyciem Dockera. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek zakończysz na poziomie podstawowym, ale Twoja wiedza zwiększy się zdecydowanie. Bezpośrednio dzięki umiejętnościom zdobytym w czasie kursu będziesz potrafił zbudować takie rozwiązania jak: klasyfikator obrazów (na przykład rozpoznający, że na obrazie z kamery bezpieczeństwa pojawił się jakiś konkretny obiekt), klasyfikator tekstów (na przykład pozwalający zaklasyfikować wiadomości do odpowiedniej kategorii), model do prognozy zjawisk obserwowanych w czasie (na przykład prognozujący liczbę samochodów, które przejeżdżają dany odcinek drogi), model mierzący różne wartości liczbowe na podstawie obrazów (na przykład taki, który jest w stanie stwierdzić, jak bardzo nachylony jest obiekt znajdujący się na zdjęciu), model pozwalający wyszukiwać obiekty o podobnych cechach (na przykład zdjęcia zawierające podobne obiekty). Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe Sztuczna inteligencja w połączeniu z rozwojem narzędzi big data, usług chmurowych i stopniowym zwiększaniem mocy obliczeniowej nawet komputerów klasy PC coraz szybciej przekształca branżę IT. Dzięki temu, że należące do niej wielkie firmy udostępniły na zasadach open source wiele narzędzi i bibliotek, które pozwalają na szybkie i sprawne budowanie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym, rozwój tej dziedziny przyspiesza jeszcze bardziej. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pozwoli Ci odkryć najważniejsze techniki uczenia maszynowego i dostosować modele do Twoich celów. Oprócz przykładów zastosowania klasyfikacji z użyciem płytkiego i głębokiego uczenia maszynowego oraz zastosowania regresji znajdziesz tu przykłady uczenia nienadzorowanego, optymalizacji hiperparametrów oraz konteneryzacji wytrenowanych modeli za pomocą Dockera. Przyjmij zaproszenie do świata AI! Trudno określić, jak będzie się rozwijać uczenie maszynowe w przyszłości, jednak pewne jest, że przynajmniej w najbliższych latach będzie to dziedzina znajdująca coraz więcej praktycznych zastosowań. Zaobserwować można postępującą „demokratyzację” uczenia maszynowego — narzędzia stają się coraz łatwiejsze w użyciu, dostępne są już wytrenowane modele, które dzięki technice transfer learningu łatwo jest zaprząc do rozwiązywania własnych problemów, a usługi chmurowe, oferujące możliwość użycia komputerów o dużej mocy obliczeniowej, mają na tyle przystępne ceny, że każda firma czy nawet osoba prywatna może sobie pozwolić na korzystanie z tych narzędzi. To wszystko powoduje, że wiele osób pragnie jak najszybciej poznać techniki związane z uczeniem maszynowym i ze sztuczną inteligencją. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek to najlepszy wstęp do praktycznego zastosowania metod zdecydowanie ułatwiających pracę z dużymi zbiorami danych. Po tym kursie już nigdy nie będziesz musiał ręcznie szukać igły w stogu siana. Tylko dla wtajemniczonych W 2020 roku firma OpenAI udostępniła API do modelu GPT-3, którego najobszerniejsza wersja zawiera przeszło 170 miliardów parametrów (dla porównania: modele omawiane podczas szkolenia Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek mają maksymalnie kilkadziesiąt milionów parametrów). Okazuje się, że tak duży model, wytrenowany na ogromnym zbiorze tekstów, zaczyna mieć już pewne cechy, których spodziewać by się można po przyszłych modelach „ogólnej sztucznej inteligencji” — potrafi rozwiązywać zadania, do których nie został bezpośrednio wytrenowany. Jego możliwości są oczywiście nadal bardzo dalekie od możliwości ludzkiego mózgu, jednakże jego potencjalne praktyczne zastosowania są przeogromne, wręcz przełomowe. Obecnie dostęp do modelu GPT-3 jest możliwy jedynie przez API udostępniane beta testerom, ale gdy tylko dostęp ten stanie się powszechny, warto poeksperymentować z tym modelem i sprawdzić jego działanie.     Jak zrozumieć działanie modeli klasyfikacji w Pythonie?    

Matematyka a programowanie. Kurs video. Od pojęcia liczby po płaszczyznę zespoloną w Pythonie

Karol Kurek

Obierz kurs na... matematyczne podstawy programowania Matematyka? Brr! A po co? Po co wracać do czasów szkolnych — godzin spędzonych nad niekończącymi się zadaniami domowymi? Po co rozdrapywać stare rany i przypominać sobie koszmar tkwienia pod tablicą tylko z kredą w dłoni, gdy przeciw sobie miało się wzór nie do wyprowadzenia...? W jakim celu dorosły, samodzielny programista miałby z własnej woli raz jeszcze otwierać drzwi z napisem „matma” i wkraczać do pomieszczenia, w którym czyhają na niego liczby niewymierne i zespolone, ułamki łańcuchowe albo nawet logarytmy? Prawdą jest, że dobry programista nie musi świetnie znać matematyki — tak jak dobry kierowca nie jest zobowiązany do poznania budowy samochodu. Jeśli jednak uczyni ten wysiłek i dowie się, z jakich elementów składa się silnik i jak działa skrzynia biegów, uzbroi się w wiedzę, która w razie awarii może okazać się bezcenna. Każdy praktyk programowania na pewnym etapie kariery zawodowej zostaje zmuszony do powrotu do korzeni. Prędzej czy później staje przed problemem, którego nie można rozwiązać inaczej, jak tylko sięgając po wiedzę z dziedziny matematyki. Ciebie też to czeka. Warto się na to zawczasu przygotować i uzmysłowić sobie zależność, jaka istnieje między programowaniem, algorytmem a czystą matematyką. Dzięki naszemu kursowi video powrócisz do świata matematyki, przypomnisz sobie to, o czym była mowa w szkole, a nawet poszerzysz wiedzę o te zagadnienia spoza programu, które będą przydatne właśnie Tobie — programiście. Twoim przewodnikiem w tej nieco sentymentalnej podróży będzie Python, trzeci pod względem popularności język programowania, którego rola w segmencie data science oraz big data wciąż rośnie. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Dzięki temu kursowi wideo między innymi: Przypomnisz sobie, czym są liczby rzeczywiste. Zrozumiesz zasady działania algorytmów. Nauczysz się operować na funkcjach. Dowiesz się, czym są liczby zespolone. Poznasz najpiękniejszy wzór matematyki. Co więcej... Przetestujesz odświeżoną i zdobytą wiedzę matematyczną w praktyce — w pracy z językiem Python. Matematyka a programowanie. Kurs video. Od pojęcia liczby po płaszczyznę zespoloną w Pythonie kończy się na poziomie podstawowym, na etapie zrozumienia podstaw zagadnień matematycznych, które są ważne we współczesnej informatyce. Dzięki temu po odbyciu kursu będziesz w stanie samodzielnie rozwiązywać zaawansowane problemy matematyczne, z jakimi z pewnością spotkasz się w praktyce zawodowej. Matematyka — od teorii do praktyki Czyli „ale po co mi to?” raz jeszcze... Otóż podstawowym zagadnieniem programistycznym jest realizacja algorytmu (znanego wcześniej lub tworzonego tuż przed rozpoczęciem programowania) i rzadko zdarza się, by nie było to powiązane z pewnymi elementarnymi zagadnieniami matematycznymi — dlatego ich pogłębienie z pewnością pomoże osobie zajmującej się wykonaniem dowolnego, nawet bardziej skomplikowanego algorytmu. Na przykład w programowaniu gier przydatna okazuje się wiedza o funkcjach trygonometrycznych lub liczbach zespolonych. Matematykę można także zaprząc do sprawdzenia czasochłonności programu oraz do ochrony przed popełnianiem podstawowych błędów programistycznych. Pewne nieskomplikowane obliczenia warto też wykorzystać do optymalizacji własnych algorytmów. 75 zadań wypełnionych treścią Nasz kurs matematyki dla programistów jest podzielony na 75 lekcji uszeregowanych w 5 blokach tematycznych. Na początek zajmiemy się liczbami rzeczywistymi — systemami: dziesiętnym, dwójkowym i szesnastkowym, ułamkami dziesiętnymi oraz zwykłymi, zdaniami i spójnikami logicznymi w matematyce; oczywiście wszelkie operacje będziemy wykonywać w Pythonie. W rozdziale drugim, poświęconym algorytmom, poznamy między innymi instrukcję warunkową if, pętle i ciągi, zastanowimy się nad problemem Collatza i rozwiążemy równanie diofantyczne. Potem przejdziemy do funkcji, ich różnych rodzajów i wykresów. Pochylimy się także nad problemem 8 wież i 8 hetmanów. W części czwartej szkolenia w zagadnienie liczb zespolonych wprowadzą nas sinusy i cosinusy, a dalej pojawią się wielomiany, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb zespolonych. Ostatni rozdział jest poświęcony najpiękniejszemu wzorowi matematyki. Przybliżą nas do niego liczba pi oraz liczba e. Poznamy logarytmy i ułamki łańcuchowe i wreszcie: wzór Eulera. W podsumowaniu kursu zastosujemy zdobytą wiedzę do rozwiązania zadań elementarnych. „Nie przejmuj się, jeżeli masz problemy z matematyką. Zapewniam cię, że ja mam jeszcze większe”. Albert Einstein

Matematyka. Kurs video. Ćwiczenia dla programisty i data science

Oleg Żero

Obierz kurs na... wsparcie, jakie matematyka oferuje programiście Niewiele dziedzin wiedzy bazujących na starej, dobrej matematyce rozwija się dziś tak szybko, jak informatyka. Jednocześnie tradycyjna matematyka i nowoczesne programowanie wiążą się ze sobą nierozerwalne w wielu obszarach naszego życia, na które wpływ ma rozwój technologii. Matematyka nie tylko oferuje sposoby modelowania, wyrażania i przewidywania zjawisk, ale również stanowi fundament i wsparcie dla innych dziedzin technicznych. Dla informatyki i programowania jest niczym instrukcja obsługi, teoretyczny spis zasad działania urządzeń zwanych komputerami. Razem - matematyka i informatyka - stanowią duet, w którym obie wzajemnie się wspierają, oferując nowe możliwości rozwiązywania problemów. Z powyższego wynika jasno: kto chce być wybitnym programistą, zdolnym do zmagania się z najpoważniejszymi problemami branży, ten musi się bliżej zapoznać z matematyką. Opanować jej fundamentalne prawa - te same, na których bazuje informatyka. Być w stanie zaimplementować matematyczne równania w najpopularniejszych językach programowania, takich jak Python, i otworzyć dzięki temu szeroko drzwi do efektywnego korzystania z programistycznych narzędzi i bibliotek. Rozwinąć swoje rozumienie matematyki, matematyczne myślenie i wyobraźnię po to, by móc na ich bazie kreować nowe, inspirujące rozwiązania w developmencie i data science. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Dzięki naszemu kursowi: Zrozumiesz związek pomiędzy abstrakcyjnymi pojęciami matematycznymi i praktycznymi możliwościami ich wykorzystania Pogłębisz swoją matematyczną wyobraźnię Będziesz w stanie organizować i optymalizować kod obliczeniowy pod kątem wydajności i spójności Zaczniesz stosować fundamentalne prawa matematyki do rozwiązywania problemów w różnych obszarach: od finansów po przetwarzanie sygnału Poznasz przydatne przy obliczeniach standardowe narzędzia z ekosystemu Pythona, takie jak numpy, scipy, pandas, sympy i matplotlib Co więcej... Dzięki zestawowi ćwiczeń demonstracyjnych jeszcze lepiej zrozumiesz takie pojęcia jak równanie różniczkowe, przestrzenie wektorowe, całka, model statystyczny czy transformata Fouriera Matematyka. Kurs video. Ćwiczenia dla programisty i data science kończy się na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym. Stopień zaawansowania zależy od Ciebie - Twojego zaangażowania i gotowości do adaptowania zasad matematyki w informatyce. Kurs daje świetne podstawy do dalszej samodzielnej pracy i rozwoju. By w pełni skorzystać ze szkolenia, trzeba mieć wiedzę matematyczną na poziomie kandydata na studia i opanowane podstawy Pythona. Przed uruchomieniem kursu sprawdź, czy w swoim komputerze masz działający system operacyjny Linux i zainstalowane środowisko Pythona. Praktyczna strona matematyki i... informatyki Ten kurs jest kontynuacją szkolenia Matematyka. Kurs video. Teoria dla programisty i data science i stanowi jego rozszerzenie poprzez nacisk na stronę praktyczną. Został podzielony na osiem rozdziałów, które zawierają wiedzę z najistotniejszych obszarów matematyki stosowanej w kontekście użyteczności w dziedzinach technicznych. W rozdziałach znalazły się ćwiczenia (łącznie 15) o charakterze zarówno demonstracyjnym, jak i zadaniowym. Ich celem jest pomóc Ci w dogłębnym zrozumieniu kluczowych koncepcji matematycznych, także w odniesieniu do praktycznych zastosowań.

NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python

Anna Kotarba

Obierz kurs na... wymianę myśli ze sztuczną inteligencją Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie "rozmawiać" z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót - to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasne? Przetwarzaniem języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP) zajmuje się interdyscyplinarna dziedzina, łącząca między innymi zagadnienia sztucznej inteligencji, a także językoznawstwa i analityki. NLP pozwala rozwiązywać takie problemy jak automatyczne streszczanie tekstu, tłumaczenie maszynowe (na przykład Google Translate), generowanie mowy czy opinion mining (co na język polski tłumaczy się jako analizę sentymentu - emocjonalnego wydźwięku wypowiedzi). Brzmi ciekawie? NLP to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin opartych na sztucznej inteligencji. W codziennej pracy korzystają z niej na przykład analityk danych i data scientist, do których zadań należy zrozumienie danych tekstowych - między innymi kategoryzowanie tekstów, automatyczne streszczanie artykułów/książek, automatyczna analiza lub moderowanie komentarzy, a także tłumaczenie maszynowe. Jeśli myślisz o tego typu karierze, ten kurs pozwoli Ci opanować podstawy natural language processing. Dowiesz się z niego, czym jest tokenizacja i lematyzacja i jak się przeprowadza analizę sentymentu. Przykłady używane w ramach szkolenia prezentowane będą z użyciem języka Python - najpopularniejszego języka programowania w data science. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Dzięki udziałowi w proponowanym przez nas kursie: Nauczysz się importowania plików tekstowych (TXT i PDF) Przeprowadzisz analizę tekstu w bibliotece spaCy: tokenizację, lematyzację, stemming Będziesz procesować tekst za pomocą wyrażeń regularnych i za pomocą named entity recognition Porównasz teksty przy użyciu algorytmu word2Vec Dokonasz zamiany mowy na tekst i tekstu na mowę Poznasz modele analizy sentymentu Zamodelujesz tematy w tekście NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python kończy się na poziomie podstawowym, przy czym lekko zahacza o poziom średnio zaawansowany. Szkolenie pozwoli Ci zrozumieć podstawy przetwarzania języka naturalnego na język maszyny. A wszystko prowadzi do ChatGPT... Rozwinięcie technologii NLP zaowocowało rozwojem chatbotów (w tym głośnego ChatGPT). Wcześniej tego typu maszyny miały trudności z odpowiadaniem na pytania użytkowników. Obecnie coraz więcej chatbotów opiera się w działaniu na NLP i sztucznej inteligencji. Są one w stanie płynnie odpowiadać na pytania i wykonywać dla użytkowników rozmaite zadania, jakie do tej pory realizowali pracownicy działu obsługi klienta - takie jak choćby anulowanie biletów lub przebookowanie ich na inny termin. Chatboty stały się popularnym sposobem utrzymywania przez organizacje kontaktu z klientami i odpowiadania na ich pytania i wątpliwości. Można je znaleźć zarówno na stronach internetowych, jak i w aplikacjach i należy się spodziewać intensywnego rozwoju tego działu informatyki - zatem także rosnącego zapotrzebowania na specjalistów do spraw natural language processing.

OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python

Mateusz Zimoch

Wybierz kurs OpenCV online Ludzkie oko jest doskonałe. Przez narząd wzroku codziennie odbieramy multum bodźców z otoczenia. Nasz mózg ma nie lada zadanie – zinterpretować to, co widzimy. To właśnie rozpoznanie i klasyfikacja obrazu mają kluczowy wpływ na rozumienie czerpanych ze świata informacji. A jak widzi komputer? Naukowcy zwykli podglądać i naśladować mechanizmy zachodzące w przyrodzie. Tak oto nasza percepcja wzrokowa stała się pierwowzorem dla wizji komputerowej (computer vision). Ta rewolucyjna dziedzina informatyki jest poświęcona rozumieniu informacji wizualnych przez maszynę. Pomimo że proste algorytmy przetwarzania obrazów towarzyszą ludzkości od 60 lat, rozwój widzenia komputerowego jest wykładniczy. Dotyczy w szczególności ostatniej dekady. Przełom ten jest związany z coraz większą mocą obliczeniową współczesnych komputerów i kart graficznych. Dzięki zrównoleglaniu złożonych obliczeń postęp technologiczny zrewolucjonizował także uczenie maszynowe i uczenie głębokie. Niegdyś niemożliwe trenowanie sieci neuronowych na podstawie dużej ilości danych wejściowych jest dziś typowym zadaniem. Kamery rejestrujące ruch, autonomiczne samochody, biometria i rozpoznawanie twarzy to już nie science fiction – to część naszej rzeczywistości! A więc dowiedz się, jak... widzą maszyny, i nie daj się prześcignąć współczesności! Poznaj OpenCV - największą wieloplatformową bibliotekę do przetwarzania obrazów i video. Znajdziesz tu wiele wbudowanych funkcji i algorytmów do analizy ruchu, detekcji obiektów i rozpoznawania gestów. OpenCV przystosowane jest do analizy w czasie rzeczywistym. Z powodzeniem obsługuje głębokie sieci neuronowe, a nawet generatywne sieci współzawodniczące GAN. By nauka była jeszcze przyjemniejsza, wszystkie przykłady zaimplementowano w Pythonie. Według rankingów popularności to najpowszechniej używany język programowania. Mało tego - jest także technologią numer jeden stosowaną przez inżynierów machine learning i data science. Co Cię czeka w trakcie kursu OpenCV online? Podczas pracy z kursem video OpenCV poznasz takie zagadnienia jak: Podstawy Pythona, Jupyter Notebooka, Google Colabolatory Biblioteka OpenCV Obsługa obrazów (ładowanie, wyświetlanie, zapisywanie) Obsługa video i streamów Rysowanie elementów na obrazie (linie, tekst, polilinie) Transformacje obrazu (skalowanie, rotacja, translacja) Transformacje afiniczna i perspektywiczna Progowanie - różne rodzaje Wyrównanie histogramu, CLAHE Rozmycie i wykrywanie krawędzi Operator Sobela i Canny’ego Wykrywanie konturów Transformata Hougha Operacje morfologiczne Użycie klasyfikatora Haara i klasyfikatora HOG Trenowanie własnego klasyfikatora HOG Nakładanie obrazów OCR - optyczne rozpoznawanie znaków Przetwarzanie wzorców Pisanie i zastosowanie sieci neuronowej i konwolucyjnej Zastosowanie gotowych wag i konfiguracji sieci neuronowych Algorytm YOLO Co więcej... Nauczysz się trenować własny klasyfikator do detekcji marek samochodów W projekcie praktycznym dowiesz się, jak wyodrębnić tekst z obrazów - przed Tobą analiza i wykrywanie cyfr z karty kredytowej! OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python wprowadzi Cię w praktyczne zagadnienia wizji komputerowej. Od podstaw poznasz bibliotekę OpenCV - od najprostszych instrukcji aż po zakres średnio zaawansowany. Nauczysz się rysować obiekty, wykrywać krawędzie i kontury, a także wykonywać transformacje obrazów (skalowanie, rotację, translację). Za pomocą klasyfikatora Haara przeprowadzisz detekcję twarzy. Następnie płynnie przejdziesz do trenowania własnych klasyfikatorów i pisania sieci konwolucyjnej. Dowiesz się, jak przetwarzać obraz i video z użyciem algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Po ukończeniu szkolenia będziesz w stanie samodzielnie dodać moduł logowania z rozpoznawaniem twarzy na swoją stronę internetową czy wdrożyć algorytm zliczający liczbę aut, które przejeżdżają po drodze. OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python jest właściwym przewodnikiem zarówno dla kogoś, kto jeszcze nie pracował z obrazami, jak i dla osoby średnio zaawansowanej - pozwoli uporządkować wiedzę i dokonać podsumowania podstawowych możliwości. Machine learning engineer Specyfika pracy machine learning engineera z nastawieniem na obraz polega na dużym zróżnicowaniu. Od inżyniera wizji komputerowej wymaga się zdolności analitycznego myślenia, rozwiązywania problemów matematycznych i znajomości bibliotek używanych do obróbki obrazu. Podstawowym zadaniem na tym stanowisku jest tworzenie algorytmów, które będą przetwarzać duże zbiory danych wizualnych. Przydatne są także umiejętności interpersonalne, gdyż często potrzebna jest konsultacja ze specjalistami innych dziedzin. Znane koncerny, jak również startupy chętnie wdrażają systemy wizyjne, by zautomatyzować złożone procesy. Ofert pracy stale przybywa, a wizja komputerowa to silnie rozwijająca się branża. Dziedziny, w których jej stosowanie stwarza nowe możliwości, to robotyka, medycyna, astronomia, radiologia, metrologia, sejsmologia, metalurgia i wiele innych. Systematyczność i ciężka praca to droga do sukcesu. Nikt nie urodził się wszechwiedzący. Jeśli będziesz poświęcać godzinę dziennie na naukę i samorozwój, prędzej czy później osiągniesz zamierzony cel. W naszej ofercie znajdziesz też kurs Adobe Photoshop dostępny w naszej ofercie.

Podstawy Pythona z Minecraftem. Kurs video. Piszemy pierwsze skrypty

Tomasz Kaniecki

Obierz kurs na... pierwsze kroki w świecie programistów Język Python należy do tzw. wysokopoziomowych języków ogólnego przeznaczenia. Jest także językiem o niezwykle szerokich możliwościach: ma wiele bibliotek rozmaitego przeznaczenia i liczne frameworki (platformy programistyczne, szkielety do budowy aplikacji), które czynią go uniwersalnym narzędziem programowania. Z Pythonem można pracować i nad stronami WWW, i nad aplikacjami mobilnymi, i nad projektami korzystającymi z dobrodziejstw sztucznej inteligencji. Jeśli zatem myślisz o karierze programisty, decyzja o tym, by pierwsze szlify w zawodzie zdobywać z Pythonem, jest słuszna. Nie tylko dlatego, że to język przyjazny i wszechstronny. Także dlatego, że jego znajomość jest powszechnie wymagana w świecie IT. By ułatwić Ci start, przygotowaliśmy ten kurs. Gra Minecraft z pewnością nie jest Ci obca - co Ty na to, by dołożyć kilka własnych cegiełek do jej świata? Skrypty, które razem stworzymy, możesz dalej rozwijać, by bawić się Minecraftem na swoich warunkach. Poza tym umiejętności, które zdobędziesz, przydadzą Ci się, gdy postanowisz poznać inne języki programowania i rozwijać się w dziedzinie programowania w Pythonie. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Ten kurs video nauczy Cię: Konfigurować środowisko systemowe i prywatny serwer do Minecrafta. Efektywnie korzystać z IDE PyCharm i Google Colab. Budować pętle, funkcje i klasy w języku Python. Korzystać z wcięć w kodzie. Używać bibliotek zewnętrznych i wtyczki MCPI. Co więcej... Ukończywszy szkolenie, będziesz w stanie pisać własne skrypty w Minecrafcie. Podstawy Pythona z Minecraftem. Kurs video. Piszemy pierwsze skrypty kończy się na poziomie podstawowym. Oznacza to, że po wysłuchaniu, obejrzeniu i przepracowaniu materiału szkolenia będziesz w stanie samodzielnie pisać proste aplikacje w Pythonie, a także skrypty do Minecrafta. Przygotuje Cię to do poznawania bardziej zaawansowanych zagadnień i dalszej nauki programowania. Nieco więcej o Pythonie Jak wspomnieliśmy wcześniej, Python należy do języków wysokiego poziomu. Oznacza to, że jego składnia i słowa kluczowe są tak przygotowane, by maksymalnie ułatwić człowiekowi zrozumienie kodu programu. Czyni to z Pythona język przyjazny dla pracujących z nim programistów. Także z tego powodu wielu początkujących koderów wybiera go jako swoje pierwsze narzędzie pracy. Twórca języka, holenderski programista Guido van Rossum, stworzył go zresztą z myślą o klarowności i maksymalnej użytkowości - ideą przewodnią Pythona jest klarowność i czytelność kodu źródłowego, składnia z kolei ma być przejrzysta i zwięzła. Rozwijany na licencji open source Python wspiera wielorakie wzorce programowania, przede wszystkim projektowe i imperatywne, ale (choć w mniejszym stopniu) także funkcyjne. Jeśli dodać do tego, że Python pozwala na stosowanie różnych stylów programowania, jest bogaty w rozmaitego typu biblioteki i frameworki, można go uznać za język uniwersalny. I przyjazny dla początkującego programisty. Przygodę z programowaniem warto zacząć właśnie od Pythona! Jeśli wybierasz ten kurs, to znaczy, że interesują Cię dwie rzeczy: programowanie i granie. To bardzo dobre połączenie! W Pythonie bowiem możesz także napisać własną grę - przez pięć godzin nauczysz się solidnych podstaw i poznasz tajniki API do Minecrafta. Jeśli Python Ci się spodoba, koniecznie ucz się jego zaawansowanych funkcji i frameworków.

Przygoda z Pythonem. Kurs video. Algorytmy dla młodych programistów

Piotr Dul

Obierz kurs na... programowanie w Pythonie Na naszych oczach dzieje się prawdziwa rewolucja technologiczna, rozpoczęła się era sztucznej inteligencji. By móc z nią współpracować na odpowiednim poziomie, już uczniowie i studenci powinni opanować umiejętność programowania niezbędną do poruszania się w dzisiejszym świecie pełnym nowych rozwiązań technologicznych. Dlatego właśnie powstał ten kurs – przygotowany z myślą o młodym odbiorcy, zaprojektowany tak, by był atrakcyjny i angażujący, dodatkowo „podkręcony” grafikami nawiązującymi do świata gier komputerowych. Szkolenie nieprzypadkowo uczy programowania w Pythonie – jest to bowiem język wszechstronny, używany zarówno do tworzenia stron internetowych i aplikacji desktopowych, jak i pisania kodu gier, analizy danych i wielu innych zastosowań. Nader często korzystają z niego specjaliści w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Przy tak szerokim i uniwersalnym spektrum zastosowań Python pozostaje językiem na tyle prostym do opanowania, że chętnie wybiera się go podczas nauki podstaw programowania w szkołach i na uczelniach. Przyczyną jest czytelna składnia Pythona, sprzyjająca szybkiemu przyswojeniu reguł rządzących kodowaniem, zdobyciu prawidłowych nawyków programistycznych i stawianiu pierwszych kroków na drodze do porozumienia z AI. Dlatego też nasz kurs rozpoczyna się od omówienia Pythonowego abecadła. Nauka rozwiązywania zagadnień algorytmicznych w tym języku będzie dla uczestników doskonałym punktem wyjścia do dalszych zmagań z kluczowymi problemami programowania. Z pewnością ciekawym doświadczeniem będzie lekcja bonusowa, wprowadzająca kursanta w podstawy gry w szachy z perspektywy uczących się maszyn. To fascynująca obserwacja, która zainteresuje zarówno szkolących się, jak i ich rodziców. Dzięki temu ci drudzy będą mieli pewność, że spędzając czas przed komputerem, młodzi programiści zdobywają cenne umiejętności programistyczne. Uwaga – ten kurs jest znakomitym przygotowaniem do konkursów programistycznych dla uczniów szkół podstawowych i średnich, na przykład konkursu Logia. Co czeka przyszłego programistę podczas naszego profesjonalnego szkolenia Z naszym kursem szkolący się: Opanuje podstawy programowania w Pythonie: będzie rozumieć między innymi, czym są zmienne, operatory, instrukcje warunkowe i pętle Przyswoi zagadnienia funkcji i struktur danych: nauczy się tworzyć funkcje i ich używać, a także zarządzać różnymi strukturami danych, takimi jak listy, stringi, krótkie i słowniki Uzyska wiedzę dotyczącą algorytmów i problemów algorytmicznych: rozwinie umiejętność rozwiązywania prostych problemów algorytmicznych, włączając w to algorytmy zachłanne, programowanie dynamiczne i rekurencję Nabierze umiejętności rozwiązywania problemów: będzie sobie radzić z różnorodnymi problemami i wyzwaniami za pomocą programowania, co może być przydatne w przyszłej pracy i życiu codziennym Stworzy własne projekty: będzie wdrażać swoje pomysły i automatyzować rutynowe zadania, co pozwoli mu być bardziej produktywnym Nauczy się pracować w zespołach: zdobyte umiejętności przydadzą się w pracy zespołowej, na przykład w projektach programistycznych, badaniach naukowych lub analizie danych Szkolenie Przygoda z Pythonem. Kurs video. Algorytmy dla młodych programistów pozwala opanować podstawy programowania w języku Python. Po ukończeniu kursu słuchacz będzie rozumiał fundamentalne koncepcje programistyczne, takie jak zmienne, operatory, instrukcje warunkowe (if-else) i pętle (for i while). Ponadto będzie w stanie tworzyć funkcje i ich używać, zarządzać strukturami danych, takimi jak listy, stringi, krótkie i słowniki, a także iterować po różnych strukturach danych. Uzyska również biegłość w wykorzystaniu Pythona do rozwiązywania prostych problemów algorytmicznych, włączając w to algorytmy zachłanne, programowanie dynamiczne i rekurencję. Wreszcie: będzie gotów do dalszego rozwoju swoich umiejętności w dziedzinie programowania – zostanie wyposażony w solidne podstawy, aby rozpocząć bardziej zaawansowane kursy lub projekty programistyczne. Sprawdź bonusową lecję!     Cześć! Witam Was na kursie programowania w języku Python. Chcę Was przekonać, że nauka kodowania to świetna zabawa. To trochę jak rozwiązywanie łamigłówek i tworzenie własnych gier jednocześnie. Pamiętajcie, że każdy krok, który wykonacie w tym kursie, to krok w stronę zdobywania nowych umiejętności i otwieranie drzwi do nowych możliwości. Nie musicie być ekspertami od razu, wszyscy zaczynają od podstaw. Najważniejsze, byście byli ciekawi, eksperymentowali i nie bali się zadawać pytań. Gotowi? Rozpoczynamy przygodę w świecie kodu!  Piotr Dul

PySpark. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych w procesach ETL

Piotr Chudzik

Obierz kurs na... pracę z dużymi zbiorami danych Czy znane są Ci nazwy Apache Spark i PySpark? Jeśli pracujesz z danymi i do tej pory nie poznałeś tej technologii, najwyższy czas to nadrobić - na przykład w trakcie proponowanego przez nas szkolenia wideo. Apache Spark to otwarta platforma programistyczna służąca do obliczeń rozproszonych. Opracowana i rozwijana początkowo na Uniwersytecie Kalifornijskim, dziś zarządzana przez Apache Software Foundation, świetnie nadaje się do analizy dużych zbiorów danych. Jej interfejs API, znany jako PySpark, skutecznie ułatwia integrację Sparka ze specjalistycznymi narzędziami PyData. W ostatnich latach PySpark stał się najpopularniejszym narzędziem służącym przetwarzaniu danych; może swobodnie zastąpić w tym zakresie SQL czy biblioteki pandas/numpy. Ze Sparka korzystają między innymi Databricks, DeepNote czy JupyterLab. Szczególną cechą i zaletą tego rozwiązania jest to, że umożliwia ono przetwarzanie danych w sposób rozproszony. Nasz kurs pozwala zdobyć bazową wiedzę z zakresu pracy z danymi za pomocą Apache Spark (PySpark). W jego trakcie będziemy przygotowywać dane, selekcjonować je, sortować, agregować, łączyć i grupować, a także stworzymy własne funkcje do mapowania ich i nauczymy się zapisywać je do pliku. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W ramach nauki z proponowanym przez nas kursem między innymi: Skonfigurujesz środowisko pracy Dowiesz się, czym jest SparkSession i jak ją uruchomić Stworzysz podstawową DataFrame Dokonasz selekcję danych i je posortujesz Zbudujesz schemat dla danych Poznasz podstawowe operacje związane z agregacją danych i łączeniem zbiorów w jeden Przetransformujesz dane za pomocą takich metod jak konkatenacja, rzutowanie czy explode Wykreujesz własne funkcje dla PySpark Wykonasz mapowanie Zapiszesz dane i odczytasz je z pliku - także w formacie parquet PySpark. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych w procesach ETL kończy się na poziomie podstawowym. Otrzymana wiedza pozwoli Ci na samodzielne tworzenie pierwszych procesów związanych z transformacją i przetwarzaniem danych. Ułatwi Ci również ich mapowanie i zmianę typów danych. Po ukończeniu szkolenia bez problemu przygotujesz zadania z zakresu ETL. Apache Spark Apache Spark jest silnikiem zbudowanym specjalnie w celu przetwarzania danych. Został wyposażony w całą masę służących do tego bibliotek. Co ważne, dane w Sparku można przetwarzać równolegle, co stało się jednym z powodów, dla których technologia ta zdominowała świat big data. Apache Spark obsługuje wiele języków programowania, takich jak SQL, Scala, Python czy R, i pozwala rozwiązywać problemy na różne sposoby z zastosowaniem SQL, transmisji danych i uczenia maszynowego. Przydaje się wszędzie tam, gdzie ilość danych, które wymagają przetworzenia, przekracza możliwości tradycyjnych narzędzi.

Pytest. Kurs video. Automatyzacja testów w Pythonie

Adam Szpilewicz

Obierz kurs na... testowanie oprogramowania w Pythonie W erze cyfrowej, w której obecnie funkcjonujemy, zainstalowane na towarzyszących nam urządzeniach oprogramowanie jest niezmiernie ważne. Można powiedzieć - i nie będzie w tym twierdzeniu przesady - że napędza ono niemal każdy aspekt życia. W związku z tym jego jakość i niezawodność stają się kluczowe. A co za tym idzie - kluczowe w procesie tworzenia oprogramowania jest jego testowanie. Na szczęście dysponujemy narzędziami, które doskonale radzą sobie z tym zadaniem. Jednym z nich jest Pytest - nowoczesny framework do uruchamiania testów automatycznych w języku Python. Można używać tej platformy do przeprowadzania testów jednostkowych, ale sprawdzi się świetnie także podczas konstruowania rozbudowanych testów wyższego poziomu (integracyjnych, end-to-end) dla całych aplikacji czy bibliotek. Z Pytestu do testowania kodu korzystają nie tylko freelancerzy i twórcy oprogramowania typu open source, ale również zespoły programistyczne funkcjonujące w ramach mniejszych i większych przedsiębiorstw. Chwalą framework za jego wszechstronność, mnogość dostępnych rozszerzeń, łatwość tworzenia własnych bibliotek, wreszcie za to, że Pytest radzi sobie bardzo dobrze z testowaniem aplikacji webowych i usług sieciowych. Jeśli chcesz się dowiedzieć, jak to wygląda w praktyce, zapraszamy do wzięcia udziału w naszym kursie. Wiedza, którą w jego trakcie zdobędziesz, niewątpliwie wpłynie pozytywnie na jakość tworzonego przez Ciebie kodu, pozwoli Ci na szybsze identyfikowanie błędów i zwiększenie efektywności rozwoju oprogramowania. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Ucząc się z naszym kursem, między innymi: Opanujesz podstawową wiedzę dotyczącą testowania oprogramowania Dowiesz się, jak skonfigurować środowisko pracy Zaznajomisz się z plikami konfiguracyjnymi frameworka, takimi jak conftest.py i pytest.ini Poznasz zaawansowane techniki: używanie własnych i wbudowanych markerów integracja z GitHub Actions (w tym ruleset) parametryzacja testów fixtury i mocki (autouse, yield, name, ids, tmpdir, tmpdir_factory, capsys, mocker, magicmock, recwarn, doctest) Szkolenie Pytest. Kurs video. Automatyzacja testów w Pythonie stanowi kompleksowe wprowadzenie do automatyzacji testów w Pythonie i skupia się na praktycznych aspektach pisania testów i zarządzania nimi. Kurs kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Po jego ukończeniu będziesz w stanie tworzyć kompleksowe scenariusze testowe i efektywnie zarządzać procesem testowania w różnorodnych projektach.

Python 3. Kurs video. Kompendium efektywnego Pythonisty

Bartosz Zaczyński

Obierz kurs na... Pythona! Python to jeden z tych języków programowania, które cicho i niezauważalnie wślizgują się w nasze codzienne życie. Jego wszechstronny charakter sprawia, że używa się go praktycznie wszędzie: w globalnych serwisach internetowych, takich jak YouTube, Dropbox czy Instagram, oraz programach desktopowych. Python współpracuje z wieloma systemami operacyjnymi i jest przez nie wspierany. W swoich projektach używają go tacy giganci jak Google, NASA czy IBM. To chyba wystarczy, by na poważnie zainteresować się poznaniem tego języka i nauczyć się w nim dobrze programować. Jeśli znasz już jego podstawy, Python 3. Kurs video. Kompendium efektywnego pythonisty pozwoli Ci wskoczyć na wyższy poziom. Nauczysz się dobierać wygodne dla siebie narzędzia pracy, optymalne idiomy i konstrukcje językowe oraz struktury danych w celu pisania zwięzłego i zrozumiałego dla innych kodu. Poznasz dobre praktyki programistyczne, pozwalające zmniejszyć ryzyko błędów czasu wykonania. Będziesz wiedział, w jaki sposób tworzyć i rozpowszechniać własne projekty zgodnie z obowiązującymi standardami i konwencjami. Odkryjesz także mnóstwo ciekawych, efektywnych technik programistycznych i ogromne zaplecze bibliotek. Sprawdź, dlaczego najlepsi od lat używają Pythona! Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Nauczysz się tworzyć idiomatyczny kod Pythona i unikać pułapek językowych. Poznasz najważniejsze moduły biblioteki standardowej i wbudowane kolekcje danych. Dowiesz się, jakie narzędzia wchodzą w skład ekosystemu tego języka. Odkryjesz możliwości środowiska Jupyter Notebook. Zdobędziesz umiejętność pisania kodu w stylu funkcyjnym i obiektowym. Zrozumiesz, dlaczego wielodziedziczenie w Pythonie jest bezpieczne. Poznasz klasy domieszkowe. Nauczysz się korzystać z wybranych protokołów języka. W czasie 66 lekcji autor tego interesującego kursu nauczy Cię sprawnie wykorzystywać możliwości Pythona. Pokaże Ci, jak używać adnotacji w celu statycznej kontroli typów, a potem omówi wszechstronne zastosowania generatorów i sposób, w jaki metaklasy oraz deskryptory umożliwiają dynamiczną manipulację kodem. Podpowie, jak poprawić czytelność kodu. Dzięki jego wskazówkom zaczniesz stosować automatycznie generowane klasy, poznasz dialekty języka oraz techniki pomocne w optymalizacji wydajności. Opanujesz także rozmaite formy programowania współbieżnego przy użyciu wątków, procesów i kolejek. Python 3. Kurs video. Kompendium efektywnego pythonisty zapozna Cię z technikami programowania asynchronicznego za pomocą korutyn i omijania blokady GIL na potrzeby przetwarzania równoległego. Porady autora pozwolą Ci samodzielnie napisać prosty silnik algorytmu MapReduce, wykorzystywanego w analizie big data. Będziesz przetwarzać dane tekstowe, grafikę rastrową i wektorową, animacje oraz dźwięki. Poznasz biblioteki do testowania i statycznej analizy kodu oraz dostępne sposoby rozpowszechniania swoich programów. Nauczysz się tworzyć i publikować profesjonalną dokumentację techniczną. Odkryjesz także nowe źródła poszerzania swojej wiedzy o języku Python. Złap Pythona! Twórcy Pythona szczególnie zależało na stworzeniu prostego i czytelnego języka skryptowego. To dlatego tak chętnie sięgają po niego programiści. Tematyka poruszana podczas szkolenia Python 3. Kurs video. Kompendium efektywnego pythonisty nawiązuje do zaawansowanych technik, takich jak elementy programowania funkcyjnego i obiektowego, metaprogramowanie oraz rozmaite formy współbieżności. Omówione są tu najważniejsze moduły biblioteki standardowej, w tym kolekcje danych, a także narzędzia wchodzące w skład ekosystemu Pythona. Każde zagadnienie jest zilustrowane konkretnym i praktycznym przykładem, który można odnieść do typowych problemów pojawiających się w codziennej pracy programisty. Lekcje nie są zatem odwzorowaniem abstrakcyjnej dokumentacji. Podczas kursu autor zwraca uwagę na typowe pułapki języka, zalecane konwencje oraz idiomy pomagające osiągnąć czytelny „Pythonic” kod. Pokazuje, jak na przestrzeni lat zmieniały się wybrane konstrukcje językowe oraz co nas czeka w niedalekiej przyszłości. Oprócz treści związanych ściśle z Pythonem dzieli się także uniwersalną wiedzą i osobistym doświadczeniem. Ponadto wyjaśnia kontekst pewnych zjawisk zachodzących w świecie informatyki. Python w akcji! Dzięki swojej prostocie i elegancji Python znakomicie nadaje się do nauki, o czym świadczy możliwość wykorzystania go na egzaminie maturalnym z informatyki. Zgodnie z anegdotą jest to jedyny język programowania, którego składnia przypomina działający pseudokod. Jednocześnie korzystają z niego giganci internetowi: Google, Facebook, Dropbox. Język ten umożliwia zbudowanie przewagi konkurencyjnej dzięki możliwości błyskawicznego tworzenia działających prototypów. Firmy decydujące się na wybór innych technologii są zwykle mniej produktywne. W związku z tym na rynku pracy pojawia się coraz więcej ofert związanych z Pythonem. Najczęściej dotyczą one rozwoju aplikacji sieciowych, automatyzacji testów, bezpieczeństwa, a w ostatnich latach także analizy danych, uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji. Python jest oficjalnym językiem dla platformy Raspberry Pi, czyli komputera wielkości karty kredytowej, wykorzystywanego między innymi w koncepcji internetu rzeczy. Za jego pomocą można zaprogramować własnego robota, czujnik smogu lub inne urządzenie automatyki domowej. Na tle innych technologii dodatkowo wyróżnia go serdeczna społeczność, która wzajemnie sobie pomaga i motywuje do nauki. Tylko dla wtajemniczonych Bogate zaplecze bibliotek matematycznych sprawiło, że Python stał się jednym z narzędzi chętnie wybieranych przez środowisko naukowe. Specjalnie przygotowane dystrybucje interpretera, które zawierają między innymi moduły SciPy i NumPy, wypierają płatne programy z projektów badawczych. Jako język skryptowy Python sprawdza się we wszelkiego rodzaju automatyzacji zadań oraz pisaniu pluginów. Poza kontrolą jakości jest wykorzystywany także przez administratorów oraz inżynierów DevOps. "Dziel się swoją wiedzą. To sposób na osiągnięcie nieśmiertelności”. Dalajlama