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.