Новые складчины | страница 18

​

React.JS + Google Firebase!

В рамках курса по изучению библиотеки React JS, мы создадим приложение для заказа бургеров в сети ресторанов Hot Burgers! С помощью приложения можно будет в реальном времени управлять стоимостью и ассортиментом меню.

Приложение будет включать компоненты меню, форму заказа и панель администратора. Наши данные будут храниться в базе данных Google Firebase и обновляться в режиме реального времени!
Система авторизации позволит регулировать доступ к системе управления меню.

Чему вы научитесь?

• Создавать приложение на React.JS с нуля
• Cоздавать компоненты React, используя JSX синтаксис
• Использовать модули Javascript
• Использовать новые фичи Javascript ES6 при написании кода
• Создавать и управлять сосотоянием компонентов
• Передавать данные между компонентами
• Использовать объект LocalStorage в браузерах
• Создавать маршрутизацию с помощью React Router 4
• Обрабатывать данные из форм
• Использовать хук useState
• Использовать возможности базы данных Google Firebase
• Создавать систему авторизации
• Развертывать приложение на хостинге (Netlify и Now)
• и другие...

Для кого этот курс?

• Этот курс подойдет всем, у кого есть начальные знания Javascript и кто хочет их улучшить
• Начинающие разработчики, которые хотят перейти от верстки к написанию фронтенда
• Разработчики, которые привыкли использовать jQuery и хотят начать использовать нативный Javascript
• Wordpress разработчики, которым интересно начать использовать React

Основные темы курса:

• Компоненты. Говоря о React, нельзя избежать обсуждения концепции компонентов. Компоненты в React — это основной строительный блок для создания фрагментов HTML-кода, подходящих для повторного использования.
• JSX. Это — синтаксическое расширение JavaScript, которое позволяет создавать компоненты, используя возможности HTML и JavaScript.
• Стилизация компонентов. Стилизация позволяет придать компонентам привлекательный внешний вид (используем препроцессор Stylus).
• Свойства и обмен данными в приложении. Свойства используются для передачи данных между компонентами.
• Состояние. Механизмы состояния компонентов используются для хранения данных в приложении и для управления ими.
• Обработка событий. События позволяют наладить интерактивные взаимоотношения с пользователями приложений.
• Методы жизненного цикла компонентов. Эти методы позволяют разработчику влиять на различные события, происходящие с компонентами.
• Взаимодействие с внешними API. Будем загружать данные из внешних API с использованием протокола HTTP.
• Использование форм в React. Создадим несколько форм для добавления и редактирования бургеров в меню.
• React Хуки (hooks). Данное нововведение появилось в React версии 16.8. Хуки позволяют использовать состояние и другие возможности React JS без написания классов. В данном курсе мы мы изучим, как работает хук useState.

Содержание:

• 27 Видео с пошаговыми инструкциями в HD качестве
• + 2 Бонусных видео по размещению готового проекта на популярных хостингах React приложений: Netlify и Vercel.
• Весь исходный код для нового и готового приложения (файлы и скрипты)
• Доступ в закрытый Telegram канал, где можно задать вопрос и обсудить решения

Спойлер: Об авторе

Василий Муравьев

Работаю frontend разработчиком в курпнейшем ритейлере России X5 Retail Group. В свободное время участвую в сторонних проектах в качестве full stack разработчика, где использую React, Node.js + Express и MongoDB.

Занимаюсь созданием курсов в рамках моей платформы stackdev.ru, где стараюсь сфокусироваться на практике и решении самых актуальных задач. Стремлюсь передать накопленный опыт и показать, что начать путь разработчика никогда не поздно!

​

Чему вы научитесь
- Применять Jetpack Compose при разработке приложений
- Работать с анимациями
- Разрабатывать приложения с использованием Kotlin Flow

О курсе
Jetpack Compose - это современный подход к разработке пользовательского интерфейса. С каждым днем он набирает популярность и все больше работодателей хотят видеть в своих компаниях разработчиков со знанием данной технологии.
В этом курсе мы с нуля изучим все, что нужно, чтобы начать разрабатывать приложения с использованием Jetpack Compose. По большей части этот курс практический, в нем будет очень мало теории и очень много практики.
В процессе прохождения данного курса мы создадим довольно крупное приложение - мобильный клиент VK, в котором будет отображаться лента новостей с возможностью поставить лайк и посмотреть комментарии
*Курс еще находится на стадии разработки, поэтому не все темы сейчас присутствуют в курсе, новые уроки выходят примерно раз в неделю.

Для кого этот курс
Этот курс предназначен для Android разработчиков, как начинающих, так и опытных, которые хотят перейти на новый современный подход к разработке пользовательского интерфейса - Jetpack Compose.

Начальные требования
Для прохождения этого курса обязательно знание языка Kotlin и основ Android-разработки. Важно, чтобы у вас было хотя бы базовое понимание следующих тем: MVVM, Retrofit, Kotlin Coroutines.

Наши преподаватели
Андрей Сумин
Android разработчик в Лаборатории Касперского, автор множества курсов по Android разработке и языкам Java и Kotlin.
После окончания школы я не знал, кем хочу стать, и поэтому вместо учебы решил поработать в сфере торговли. Так я устроился продавцом в магазин электроинструмента. Спустя 3 года работы я стал начальником отдела, и меня стали посещать мысли о том, что я не хочу заниматься этим делом, а уйти куда-то я не мог, так как не имел никакой специальности. В школе мне очень нравилась информатика и меня посетили мысли об изучении программирования. Я поступил в Санкт-Петербургский государственный университет (СПб ГУТ им. Бонч-Бруевича). В нем преподавались очень поверхностные знания в данной области, плюс сильно устаревшие. Тогда я начал изучать программирование самостоятельно, и заметил одну неприятную вещь - практически весь современный и лучший материал был на английском языке, так что перед тем, как стать специалистом в создании приложений для Android мне пришлось выучить английский. Пройдя несколько десятков курсов офлайн и онлайн, проштудировав десятки книг на эту тему, я наконец смог начать реализоваться в новой профессии. Весь процесс занял приличное количество времени – отсюда мое желание помочь таким же людям как я - собрать, обобщить весь материал, структурировать, дополнить теорию практическими упражнениями и провести вас через весь путь от самого начала до создания ваших первых программ. Шаг за шагом вы достигнете поставленной цели.

Спойлер: Программа курса

Введение
01 Для кого этот курс и что будем изучать?
02 Что такое Jetpack Compose. Краткое введение

Основы Jetpack Compose
01 Первое приложение на JC
02 Preview и Column
03 Row, Box, Modifier
04 Instagram Profile Card. Создание шаблона
05 Card
06 Dark-Light Themes
07 Text
08 Image
09 Порядок modifier-ов
10 Завершение работы над InstagramProfileCard
11 VkNewsClient. Создаем шапку поста
12 VkNewsClient. Дорабатываем карточку поста

Material Components
01 Введение в Material Components
02 Scaffold и BottomNavigation
03 State и рекомпозиция
04 FAB и SnackBar

State и работа в VIewModel
01 Рекомпозиция
02 Добавление VIewModel в InstagramProfileCard
03 Делегаты
04 Слушатели клика
05 Добавление ViewModel в VkNewsClient
06 LazyColumn
07 LazyRow, LazyVerticalGrid
08 Swipe to dismiss
09 Добавляем LazyColumn в VkClient

Навигация в Jetpack Compose
01 Навигация без использования библиотек
02 Jetpack Compose Navigation
03 Исправляем баги в навигации
04 Рефакторинг навигации. RememberNavigationState
05 Создание экрана комментариев. Часть 1
06 UDF и создание стейта
07 Навигация на экран комментариев
08 Рефакторинг VIewModels
09 Передача параметров во вью-модель. ViewModelFactory
10 Nested Graph Navigation
11 Fix navigation bugs
12 Передача параметров в JetpackNavigation. Часть 1. Передача Id
13 Передача параметров. Часть 2. Navigation Types
14 Передача параметров. Часть 3. Parcelable, Json, Custom Nav Type

ActivityResultApi
01 Deprecated onActivityResult
02 ActivityResultApi
03 ActivityResultApi в Jetpack Compose

Работа с VK API
01 Авторизация через VK SDK
02 SideEffect и LaunchedEffect
03 Login Screen
04 Refactoring и хранение токена
05 Загружаем данные
06 Дорабатываем UI
07 Реализация добавления/удаления лайков
08 Подгрузка данных во время скролла
09 Добавление состояния загрузки и реализация удаления элементов
10 Реализация экрана комментариев

Coroutine Flow
01 Введение в Coroutine Flow
02 Flow Builders
03 Flow builder and terminal operators
04 Операторы жизненного цикла Flow
05 Map Flow to LiveData
06 AsLiveData часть 2. OnCompletion
07 Использование Flow на Ui-слое
08 Холодные Flow
09 Горячие Flow. MutableSharedFlow
10 Практика MutableSharedFlow
11 Промежуточные и кастомные операторы
12 StateFlow
13 Backpressure и buffer
14 Буфер в горячих flow
15 Операторы ShareIn и StateIn
16 Exception Handling

Практика Compose в приложении VK
01 Practice in VkNewsClient
02 Exception handling in VkNewsClient
03 Coroutine Flow in MainViewModel
04 Refactoring. Clean Architecture
05 Dependency Injection in NewsFeedClient
06 Dependency Injection VkNewsClient Part 2
07 Immutable and recomposition
08 Анимации часть 1. AnimateAsState
09 Анимации часть 2. Animation Spec
10 Анимации часть 3. Animated Content

Custom Views
01 Работа с Canvas
02 Draw Path
03 Detect Gestures
04 Обзор приложения Terminal
05 Реализация загрузки данных
06 Рисуем график
07 Масштабирование
08 Добавление скролла и рисование свечей
09 DerivedStateOf
10 Custom Saver
11 Remember terminal state
12 Path Effect
13 Draw text
14 Refactoring and bug fix
15 Assist Chip. Time Frames
16 Time Delimiters
17 Продолжение следует

​

"Поколение Python": SQL для начинающих:

• знакомит с реляционными базами данных
• знакомит с базовыми возможностями языка SQL

В курсе рассматриваются основные понятия реляционных баз данных и языка SQL: группировка, соединения, подзапросы, встроенные функции, пользовательские функции и хранимые процедуры, триггеры, представления, обобщенные табличные выражения (CTE), операторы SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE, CREATE, ALTER.

Используемая СУБД — MySQL.

Решения проверяет автоматическая система, поэтому обратную связь вы получите быстро. Если у вас возникнут вопросы, команда курса даст советы и подсказки. Кроме того, проблемы можно обсуждать с однокурсниками в комментариях к задачам.

Чему вы научитесь:

• Извлекать информацию из таблиц с помощью SQL-запросов
• Добавлять в таблицы новые данные
• Удалять и изменять данные в таблицах
• Фильтровать данные с помощью WHERE и HAVING
• Выполнять агрегацию данных с помощью GROUP BY
• Извлекать информацию из нескольких таблиц с помощью JOIN
• Объединять таблицы с помощью UNION
• Работать с функциями для обработки чисел, дат и текста
• Вычислять среднее, минимальное и максимальное значения с помощью функций AVG, MIN, MAX
• Использовать вложенные SQL-запросы
• Создавать пользовательские функции и хранимые процедуры

Кому подойдет курс?

1. Начинающему программисту
Изучите основы реляционных баз данных и языка SQL, научитесь решать практические задачи.

2. Продвинутому программисту
Отточите свое мастерство владения SQL, решив большое количество задач.

3. Аналитику
Научитесь обрабатывать информацию с помощью одного из самых мощных языков для работы с данными.

4.Тестировщику
Изучите основы языка SQL, необходимые для автоматизации тестирования.

​

Наш курс будет поделён на 3 основные части:
- Python c нуля - мы будем изучать основы самого языка
- Web3, основы - это самая главная часть, внутри которой мы будем учиться автоматизировать web3 процессы
- Web3, допчасть - как понятно из названия, это допматериал, который научит вас не просто автоматизировать даппки, а делать это максимально чисто и профессионально


1. Python c нуля

9 уроков:
Урок 1 - типы данных, ветвления, объединение условий. Так как всё, что умеет делать компьютер, - работать с данными, мы должны узнать, какие бывают типы данных и как их обрабатывать. После этого урока вы будете способны написать текстовую игру.

Урок 2 - списки, цикл for, цикл while. Данный урок позволит сократить ваш код в сотни тысяч раз.

Урок 3 - кортежи и словари. Здесь мы познакомимся с особенными типами данных, которые работают намного быстрее, чем те, которые мы уже знаем

Урок 4 - функции. Тут мы научимся создавать «помощников» (функции). Этих «помощников» мы сможем в любой момент вызвать и они сделают то, что им сказано. Данный урок позволит кратно сократить ваш код и время на редактирование кода.

Урок 5 - строки, методы строк, файл для практики. Это урок про то, что все велосипеды уже придуманы и не нужно изобретать свои. Познакомимся с самыми полезными велосипедами.

Урок 6 - файлы, JSON, CSV, файлы для практики. Все знают что такое файлы, и что в них может быть много информации. В этом уроке узнаем, как читать, создавать и редактировать файлы

Урок 7 - парсинг. С файлами работать уже умеем, но ведь сайт это ведь тоже по сути файл с html кодом, который лежит файлом, просто на чужом сервере. Тут научимся получать эти файлы и доставать из них нужную для нас информацию, например, цену токена.

Урок 8 - ООП. Оо, да! Или ООП (объектно-ориентированное программирование). Тут мы познакомимся с самым удобным подходом к оформлению кода. Данный подход позволит вам сократить ваш код и повысить читаемость в разы.

Урок 9 - асинхронность и отлов ошибок. Если мы хотим, чтобы наш софт летал как пуля и при этом не ломался из-за всякой ерунды, мы должны обязательно изучить эту тему. Мы узнаем, что такое асинхронный код и как его максимально эффективно применять. А также узнаем, как обрабатывать ошибки, чтобы не приходилось перезагружать софт.

Модуль "Python c нуля" познакомит вас с основами языка, и мы сможем смело переходить непосредственно к автоматизации Web3.


2. Web3, основная часть

8 уроков:

Урок 1 - Основы web3. Написание своей библиотеки для быстрой и комфортной работы. В этом уроке мы разберёмся с тем, как вытягивать все необходимые данные из блокчейна и узнаем, зачем эти данные нужны в нашей работе. Познакомимся со смарт контрактами и с ABI. Кроме того мы создадим собственную библиотеку, в которой будут находиться самые нужные функции для работы. В дальнейшем это сэкономит нам уйму времени.

Урок 2 - Отправка первых транзакций в EVM сетях. В этом уроке мы более подробно поработаем с ABI и составим свои первые транзакции. Разберём пошагово, как отправлять транзакции с помощью python: какие данные для этого нужны, на что смотреть в експлорере и как это красиво оформить в нашей библиотеке.

Урок 3 - Stargate + обобщенный код. В этом уроке мы научимся вызывать read функции контракта и начнём придерживаться принципа разработотки DRY (don't repeat yourself). Мы напишем свап через stargate одной функцией (чтобы с помощью всего одной функции можно было бриджить токены из любой сети в любую сеть). А также научимся искать информацию в документации.

Урок 4 - Неверифицированные контракты. Составление своего abi. В большинстве контрактов ZkSync Era нельзя просто так посмотреть параметры транзакции, так как контракты неверифицированы и аргументы можно посмотреть только в байтах. Разберёмся, как по этим данным составить abi и его использовать.

Урок 5 - Неверифицированныме контракты (HARD LEVEL). В этом уроке рассмотрим сложные и запутанные транзакции. Узнаем что делать, если не получается найти ABI и не получается составить его самостоятельно. Также рассмотрим верифицированные контракты с байтами в аргументах и научимся их расшифровывать вручную. После этого урока вы сможете отправить транзакцию абсолютно любой сложности в EVM сетях.

Урок 6 - Работа со сторонним SDK. В этом уроке мы узнаем, что такое SDK и как с ним работать. Напишем собственную библиотеку-обёртку для работы со сторонним SDK, поработаем с read и write функциями контрактов в starknet.

Урок 7 - Работа с эксплорером. В этом уроке мы научимся читать данные из блокчейна и анализировать наши кошельки (сколько сделали свапов, сколько газа потратили, с какими контрактами взаимодействовали, какой объём прогнали). Но самое главное то, что данный навык позволит настроить софт таким образом, чтобы после выключения софта, его можно было включить и он работал с той точки, на которой остановился.

Урок 8 - Работа с api на примере ByBit и OKX. При работе с api бирж есть множество подводных камней, об которые можно споткнуться во время продажи вашего дропа или вывода средств. Мы разберемся, что такое api и как с ним работать. Также я покажу как по документации api написать собственную библиотеку для работы с любым api на примере ByBit и OKX

Спойлер: 3. Web3, дополнительная часть

3. Web3, дополнительная часть

5 уроков:

Урок 1 - Внедрение поддержки прокси в сторонние библиотеки на примере Starknet и Aptos. Так как во многих библиотеках нет поддержки прокси, мы разберёмся, как сделать это. В этом уроке мы разберем несколько способов добавления поддержки прокси в чужую библиотеку.

Урок 2 - Работа с базами данных. В этом уроке мы познакомимся с базами данных.

Базы данных позволяют хранить информацию и предоставляют лёгкий доступ к этой информации через простые запросы. Базы данных мы будем использовать для хранения в них информации о кошельках (чтобы при перезапуске софта вся информация сохранялась и софт мог работать с той же точки). Мы разберём самый современный подход к работе с реляционными базами данных с помощью sqlalchemy 2.0 + alembic. Узнаем, что такое ORM, и научимся настроивать базу данных для асинхронной работы.

Урок 3 - Написание архитектуры софта с файлом настроек, базой данных, логированием и полным рандомом. В этом уроке мы упакуем один из рассмотренных выше софтов в конфетку. Мы напишем правильную с точки зрения архитектуры программу. Это означает, что наш код можно будет легко читать и безболезненно добавлять в него новые модули. Добавим json файл с настройками, который можно будет настраивать, не выключая программу. Также код будет обрабатывать все ошибки, чтобы софт, который будет крутиться на сервере, неожиданно не выключился. Плюсом ко всему добавим логирование в файл (чтобы легко отслеживать моменты, когда что-то пошло не так), легковесную базу данных (для хранения информации о кошельках) и зарандомим абсолютно всё, что можем.

Урок 4 - Самостоятельный разбор проекта на выбор. В этом уроке вы сами выберете проект, разобьётесь по командам и реализуете его. Если в предыдущих уроках мы разбирались с тем, как работать с блокчейном, то в этом уроке мы должны научиться самостоятельно разобрать любой блокчейн и работать с ним, чтобы в дальнейшем вы могли без труда осилить всё, что вам будет необходимо.

Урок 5 - Безопасное хранение данных. В этом уроке мы разберёмся с тем, как арендовать сервер и настроить его (сменим стандартные порты и пароли, чтобы снизить шансы взлома сервера к нулю). Установим и настроим фаервол и разберёмся с тем, как шифровать чувствительные данные, чтобы даже в случае взлома компьютера/сервера никто не смог узнать наши приватные ключи и пароли.

​

Чему вы научитесь
Вы научитесь программировать на Python, будете знать всю базу для разработчика Python.
Вы изучите синтаксис, типы данных, операторы, ввод и вывод данных, условные операторы, циклы, простые функции, функции потока, лямбда функции, списки, кортежи, множества, словари, работа с файлами, модули и пакеты, ООП и создадите свой проект!

О курсе
Этот курс очень хорошо структуирован и оптимален, поэтому он самый короткий из существующих курсов. В курсе есть вся база для того чтобы стать разработчиком, после завершения вы сможете сделать свой проект на Python. Цель курса максимально быстро и точно погрузить Вас в прекрасный мир разработки. Выбирайте Python - самый популярный язык на сегодняшний день!

Для кого этот курс
Курс подойдет начинающим и тем кто хочет подтянуть всю базу по Python, например перед собеседованием.

Начальные требования
Базовые навыки использования компьютера (набор текста и установка программ)

Наши преподаватели
Alex Erofeev
Head of SQA at Canvas (US startup) ex-SBER Head of Test Automation (Moscow) ex-DeutscheBank AVP QA Manager (London) ex-C++ Developer

Спойлер: Программа курса

Модуль 1: Введение в Python
1 Введение в Python: История и применение
2 Установка Python и настройка среды разработки
3 Структура программы на Python: Синтаксис и комментарии
4 Типы данных и переменные в PythonДемо-доступ
5 Операторы в Python: арифметические, логические, сравнения
6 Ввод и вывод данных: функции input() и print()

Модуль 2: Контроль потока
1 Условные операторы в Python: if, else, elif
2 Циклы в Python: for и while, управление циклами (break, continue
3 Функции range() и enumerate() в Python

Модуль 3: Структуры данных
1 Списки в Python и операции над ними
2 Кортежи в Python
3 Множества в Python
4 Словари в Python

Модуль 4: Функции
1 Определение функций: def и return в Python
2 Параметры функции и аргументы в Python
3 Локальные и глобальные переменные в Python
4 Анонимные функции: lambda в Python

Модуль 5: Работа с файлами и исключения
1 Чтение и запись файлов в Python
2 Обработка исключений: try, except, finally в Python

Модуль 6: Модули и пакеты
1 Импортирование модулей и функций в Python
2 Пакеты и пространства имен в Python
3 Полезные стандартные модули в Python: math, random, datetime

Модуль 7: Введение в ООП
1 Классы и объекты в Python
2 Наследование и полиморфизм в Python
3 Инкапсуляция и абстракция в Python

Модуль 8: Проект
1 Разработка проекта с применением изученных техник

The End
1 Что еще почитать/поделать?
2 Python cheat-sheet (шпаргалка)
3 Спасибо!

​

Здесь вы научитесь научитесь составлять и использовать регулярные выражения для решения повседневных задач.
В курсе пройдёмся по всем функциям модуля re, разберём работу с группами, изучим флаги, и поймём для чего нужны регулярные выражения.

Чему вы научитесь

• Составлять, проверять регулярные выражения
• Будете понимать синтаксис регулярных выражений
• Изучите все функции из модуля re
• Научитесь работать с группами
• Узнаете что такое флаги, а также с ними поработаете

О курсе
Большой курс, в котором разобрано всё от А до Я:

• Синтаксис регулярных выражений
• Все функции для работы с регулярными выражениями
• Компиляция регулярных выражений
• Работа с группами
• Флаги

​

Процесс работы FullStack-разработчика
FullStack разработчик прежде всего концентрируется на задачах «Что нужно сделать», а не «каким способом сделать». Последний вопрос он часто тоже решает самостоятельно, ведь владеет необходимыми технологиями. Full Stack Developer работает как с клиентским (client-side), так и с серверным ПО (server-side). Ему не нужно синхронизировать работу специалистов Back-end и Front-end, ведь он сам — человек-оркестр.

Кто проводит обучение?
Если учиться – то только у лучших! Наши эксперты – ТОП на рынке IT разработки и будут передавать вам свой опыт и знания в течение 5 месяцев.

• Кристина Малитовская

Frontend/Mobile Developer
Принимала участие в разработке
более 30 мобильных приложений
React / React Native Developer в CanDo
Front End/Mobile Developer
Участвовала в разработке более 30 мобильных приложений
Java Script Developer преподаватель
Блоггер, web-фрилансер

• Дмитрий Рябовол

Разработчик UI интерфейсов
Маркировщик в Studytube
5+ лет опыта работы
Маркировщик в Studytube
Разработчик UI интерфейсов
5+ лет опыта на украинских и зарубежных проектах
HTML/CSS преподаватель
Блоггер, web-фрилансер

• Дарья Звягина

Head of Product and Service
Методология образовательных онлайн программ
с опытом более 4х лет
Head of Product and Service с командой 30+ человек (штат+аутсорс)
Методология образовательных онлайн программ с опытом более 4х лет
Адаптировала в работу более 50 человек, как на линейные позиции, так и руководящие.

• Константин Полишко

Senior front-end developer в Calaton-systems USA
Опыт 4 years +
Senior front-end developer в Calaton-systems USA
Опыт 4 years +

• Анна Кирьякиди

Senior Node.is Developer
Лайф-коуч, член Международной федерации коучинга

Спойлер: Программа

• Разработка интерфейсов с нуля
• Начало работы
• Введение в HTML
• Продолжение HTML
• Введение в CSS
• Шрифты
• Блоковая модель
• Flexbox
• Раскладка CSS Grid
• Декоративные эффекты
• Графика
• Позиционирование
• Анимация
• Создание веб-форм
• Валидация веб-форм
• Препроцессоры
• СSS Методологии
• Адаптивность и Адаптивная графика
• Экзамен HTML/CSS

Язык обучения: Украинский

Продажник:

​

Для того чтобы научится программировать - нужно много программировать, совершать ошибки, править код, узнавать как можно сделать код лучше, делать код лучше, и продолжать программировать.

В этом курсе нет воды, только большое количество примеров на основании которых вы можете написать много своего кода и стать лучше. Рекомендуем брать пример и расширять его, и свою версию выкладывать на github, потом вы сможете использовать эти переработанные примеры как свое портфолио для фриланса или для найма на работу

Чему вы научитесь

• Вы научитесь базе разработке на Python + ООП.
• Вы изучите множество полезных библиотек.
• Вы узнаете как работать с побитовыми операциями, нейросетями, блокчейном,
• Узнаете как парсить сайты, как написать текстовую игру, как написать чат-бота, как сделать свой веб-сервер, как работать с API, как визуализировать данные.

О курсе

Цель этого курса сделать из Вас действующего разработчика Python. И вам не будет скучно потому что вы будете:

• Писать мини игры
• Анализировать/создавать данные (Data Science)
• Обучать нейросети (сверточные нейронные сети, глубокое обучение)
• Парсить сайты
• Красиво отображать данные
• Создавать чат ботов
• Работать с БД и CSV
• Работать с rest API
• Использовать алгоритмы поиска

Для кого этот курс
Курс подойдет и начинающим (потребует больше времени) и даст много идей продолжающим (чтобы написать много кода и стать разработчиком)

​

Разобраться с основами Node, научиться строить backend системы с простой и адекватной архитектурой, а также познакомиться с realtime-взаимодействием на основе socket.io
Для продуктивного участия в курсе необходимы знания javascript.

27 октября, 20:00 — урок 1

• Основы и понимание node.js
• Знакомство с важными модулями
• Блокирующий и неблокирующий код
• Сравнение node и конкурентов ( php и т.д. )
• Создание простого сервера
• Работа с запросом и ответом

31 октября, 20:00 — урок 2

• Обзор популярных фреймворков
• Сервер на основе Express
• Настройка роутинга
• Концепция middleware
• Дополнительные модули Express
• Генерация HTML vs создание API

3 ноября, 20:00 — урок 3

• Работа с mysql
• Реляционные базы и ORM
• Знакомство с Sequilize
• Создание моделей
• Принципы создания запросов

7 ноября, 20:00 — урок 4

• Построение простой архитектуры
• Контроллеры и шаблоны
• Файлы конфигурации
• Переменные окружения и dotenv
• Мысли о внедрении зависимостей

10 ноября, 20:00 — урок 5

• Углубление в ORM
• Валидация данных
• Типы связей между сущностями
• Связи и получение данных
• Жадная загрузка

14 ноября, 20:00 — урок 6

• Авторизация пользователей
• Доработка БД
• Страницы входа и выхода
• Middleware закрытых страниц
• Cookies vs JWT tokens

17 ноября, 20:00 — урок 7

• Основы Web Sockets
• Чистые сокеты vs socket.io
• Подключение socket.io к нашей системе
• Принципы обмена сообщениями
• Реализация RealTime уведомлений

21 ноября, 20:00 — урок 8

• Доработка проекта
• Простое развёртывание на сервере
• Основы применения пакета PM2
• Подведение итогов
• Направления дальнейшего развития

​

Этот курс проведет вас через весь процесс разработки профессиональных веб-приложений с помощью Django и Django REST Framework. Все лекции посвящены объяснению механизмов работы веб-фреймворка Django путем написания нескольких проектов на Python с нуля и последующим их деплоем на сервер. Для закрепления и проверки знаний есть тесты и практические задания(задачи). Внимание, данный курс не содержит ни минуты видео!

Чему вы научитесь

• Работать с фреймворком Django
• Понимать архитектуру MTV
• Управлять URL
• Создавать модели
• Добавлять формы
• Применять шаблоны Django
• Подключать PostgreSQL в качестве БД
• Работать с Django REST Framework и создавать API

Спойлер: О курсе

Данный курс охватывает целый ряд тем разработки веб-приложений Django 4 на языке Python.

Раздел 1. «Введение в веб-разработку»

В этом разделе рассказывается о базовых принципах работы сети Интернет, DNS и веб-серверов, об основных протоколах сети Интернет - TCP/IP, HTTP, HTTPS и методах GET, POST, PUT и DELETE. Затем раздел познакомит с языком разметки HTML. А далее идёт описание работы СУБД и SQL - языка структурированных запросов, так-же есть примеры основных SQL запросов для работы с БД.

Раздел 2. «Основы + HelloWorld на Django»

В этом разделе рассказывается как написать самый простейший проект на Django в стиле HelloWorld. В нём подробно описывается структура проекта, миграции, настройки проекта, приложения и модели, работа с представлениями и адресами. Рассматривается работа с шаблонами и представлениями на основе классов(CBV, Class Based Views). Так-же раздел знакомит с тестированием приложений и написанием тестов для проверки корректной работы проекта.

Раздел 3. «Простой проект на Django с БД»

В этом разделе рассказывается как создать простой проект с БД. В данном случае будет рассматриватся работа с SQLite. Раздел описывает создание модели базы данных, миграции моделей, создание и использование интерфейса администратора - админ-панели, работу с представлениями, моделями и URL. Так-же будет подробно рассмотрено тестирование данного проекта.

Раздел 4. «CRUD - проект»

В этом разделе, при создании данного проекта, основной упор будет на работе с объектами модели данных при чтении, записи, редактировании и удалении записей. Будет рассмотрены два варианта работы: на основе функций и на основе классов.

Раздел 5. «Создание блога»

Этот раздел более подробно ознакомит с веб-фреймворком Django посредством создания приложения для ведения блога. Вы создадите базовые модели, представления, шаблоны и URL-адреса блога, чтобы отображать посты блога на страницах. Вы научитесь формировать наборы запросов QuerySet с помощью объектно-реляционного преобразователя Django (ORM) и сконфигурируете встроенный в Django сайт администрирования.

Раздел 6. «Усовершенствование блога»

Этот раздел научит добавлять в свой блог постраничную разбивку и реализовывать представления на основе классов Django. Вы научитесь отправлять электронные письма с помощью Django, а также обрабатывать и моделировать формы. Вы также реализуете систему комментариев к постам блога. Также, в этом разделе вы ознакомитесь с процессом создания системы тегирования и научитесь формировать сложные наборы запросов QuerySet, чтобы рекомендовать схожие посты. Здесь вы научитесь создавать собственные шаблонные теги и фильтры. Вы также узнаете, как использовать фреймворк для создания карты веб-сайта. Вы завершите свое приложение для ведения блога переносом БД с SQLite на PostgreSQL, и разработаете поисковый механизм, в котором используются возможности полнотекстового поиска PostgreSQL.

Раздел 7. «Усовершенствование блога. Часть 2.»

В этом разделе мы рассмотрим встроенную пользовательскую модель Django на основе django.contrib.auth, её поля. Создадим новое приложение для пользователей, в котором настроим все необходимые функции, такие как авторизация, регистрация, восстановление пароля и использование сессий. В дальнейшем мы его доработаем, добавив новые поля и профили для пользователей. Разработаем механизм создания и обновление профилей через использование сигналов в Django. После этого у пользователей появится возможность загружать аватары и писать информацию "О себе". Установим и настроим возможность авторизации пользователей через социальные сети(Google, GitHub) посредством OAuth 2.0. Также интегрируем WYSIWYG редактор Summernote и переделаем дизайн с использованием фреймворка Bootstrap 5.

Раздел 8. «Создание API с помощью Django REST Framework»

В этом разделе вы научитесь применять фреймворк, чтобы разработать RESTful API к своему проекту. Мы создадим сериализаторы и представления для моделей, а также разработаем конкретно-прикладные представления API. Мы также добавим аутентификацию в свой API, фильтры, пагинацию и ограничим доступ к представлениям API с помощью разрешений. Наконец, мы добавим схему и документацию, ведь это является жизненно важной частью любого API.

Раздел 9. «Деплой проекта»

Последним шагом любого проекта является развертывание. Мы установим виртуальное окружение, сервер приложений Gunicorn и Django. Перенесём файлы проекта на сервер, создадим список зависимостей и установим его. Настроим Django для работы в производственной среде, создадим статические файлы проекта. Установим и настроим веб-сервер NGINX и БД PostgreSQL и перенесём БД с локального компьютера на сервер. И в завершении получим сертификат от Let's Encrypt и настроим HTTPS в NGINX.

Раздел 10. «Создание блога 2.0»

В этом модуле мы создадим с вами блог, но уже создавая только представления на основе классов. Мы рассмотрим все основные классы - ListView, DetailView, CreateView, UpdateView, DeleteView. А также добавим в него новый функционал, такой как древовидные категории, систему лайков и дизлайков, рассмотрим миксины, создадим древовидные комментарии, добавим ReCAPTCHA для форм. Установим Debug-Toolbar и оптимизируем SQL запросы и настроим шаблоны страниц ошибок.

Для кого этот курс
Курс будет полезен для начинающих свою веб-разработку в Django 5.

Начальные требования
Обладать хорошими практическими знаниями Python и иметь знания HTML, SQL.

​

Ты закроешь 95% вопросов по concurrency:

• Получишь глубокие знания и изучишь «подкапотную» Concurrency в GO для работы в крупных проекта
• Научишься писать параллельный код и разбираться в нем
• Изучишь множество паттернов использования параллельного программирования
  
• Попрактикуешься на реальных задачах, которые уже встречались или встретятся в рабочих проектах
  
• Разработаешь свою In-memory key-value базу данных c WAL-ом, снэпшотами и асинхронной репликацией
  
• Научишься решать задачи по Concurrency, которые встречаются на собеседованиях по Go
  
• Разработаешь свою In-memory key-value базу данных с асинхронной репликацией, которая станет сильным портфолио при трудоустройстве, мощной практикой для реальных проектов и убедительным подтверждением навыков для повышения ответственности и уровня ЗП на работе
  
• Ты получишь целый список учебников, статей, курсов и видео, которые позволят тебе изучать Concurrency после курса еще дальше и глубже

Программа курса:
1. Основы исполнения программного кода

• Pipeline процессора
• Устройство процессора и шина
• Кэши процессора, когерентность кэша (MESI), false sharing, store bufer, invalidation queue
• Виртуальная память (MMU, TLB, swapping)
• Алгоритмы планирования (FCFS, SJN, RR)
• Процессы и потоки
• Context switching
• Hyper-threading
• Сопрограммы

Результат:

• понимаешь, как выполняется код в рамках архитектуры компьютера и операционной системы

2. Горутины и планировщик GO

• Внутреннее устройство горутины
• Внутреннее устройство планировщика Go
• Work sharing и work stealing

Результат:

• разбираешься во внутреннем устройстве горутин и планировщика GO, а также начинаешь понимать Concurrency модель в Go

3. Примитивы синхронизации: часть 1

• Примитивы синхронизации (sync.WaitGroup, sync. Mutex, sync. Once)
• Проблемы конкурентного программирования (deadlock, livelock, data race, starvation)
• Внутреннее устройство mutex
• Go race detector

Результат:

• понимаешь, как синхронизировать конкурентный код при помощи примитивов синхронизации, а также знакомишься с основными проблемами конкурентного программирования

4. Примитивы синхронизации: часть 2

• Примитивы синхронизации (sync.RWMutex, sync. Map, sync. Cond, sync. Pool, sync. atomic)
• Реализация (spinlock, recursive mutex, timed mutex, rw mutex, once)
• Cache contention

Результат:

• знакомишься с дополнительными примитивами синхронизации и знаешь, как писать свои, в случае необходимости

5. Каналы и их внутреннее устройство

• Буферизованные и небуферизованные каналы
• Однонаправленные каналы
• Внутреннее устройство каналов
• Share memory by communicating
• Producer and consumer
• Gracefull Shutdown

Результат:

• разбираешься во внутреннем устройстве каналов и понимаешь, зачем они нужны в Go

6. Паттерны использование каналов

• Promise and Future
• Fan-In and Fan-Out
• Generator
• Error group
• Pipeline
• Cancelation
• Or channel
• Bridge

Результат:

• понимаешь, где и как использовать каналы в GO

7. Контексты и модели памяти

• Контексты (TODO, Background, WithCancel, WithCancelCause, WithDeadline, WithTimeout, WithValue)
• Внутреннее устройство контекстов
• Gracefull shutdown
• Модели памяти (sequential, acquire/release, releaxed)
• Memory reordering
• Барьеры памяти

Результат:

• знаешь контексты и понимаешь, как правильно их использовать в GO, а также дополнительно знакомишься с моделью памяти в Go

8. Алгоритмы синхронизации и lock-free структуры данных

• Шардированная map
• Алгоритмы синхронизации (грубая, тонкая)
• Lock-free структуры данных (stack, queue)
• Линеаризуемость
• ABA проблема

Результат:

• знаешь нетривиальные алгоритмы синхронизации структур данных, а также понимаешь, как писать конкурентный код без блокировок

9. Практическое использование конкурентных вычислений

• Реализация worker pool (fixed и dynamic)
• Реализация cache synchronization
• Реализация scheduler
• Реализация batcher

Результат:

• ты самостоятельно прорешал(-а) реальные задачи, с которыми сталкивались современные IT-компании, и полностью готов(-а) применять все знания на практике в настоящих проектах
• ты готов(-а) к решению задач на собеседовании по GO

​

Разработка требований.
Создание диаграмм. Проектирование БД.
Описание интеграционных сценариев.

Что вы получите?
- структурированные знания без воды;
- инструкции по работе с ChatGPT и рекомендации по внедрению в рабочие процессы;
- практический опыт работы с искусственным интеллектом, обзор нового релиза ChatGPT 4.0 и его преимуществ в работе;
- связки инструментов, которые можно использовать вместе с ChatGPT для ускорения работы;
- доступ к закрытому Telegram-чату, где поможем с первыми шагами по подключению и будем держать с вами обратную связь;
- предобучение: запись практикума по работе с анализом требований с использованием ChatGPT.

Автор: Екатерина Андреева. Больше 10 лет в IT. 60+ проектов. Помощь в запусках и запуск стартапов. Спикер международных конференций. Автор статей VC, HABR и образовательных программ

Тариф: Самостоятельная практика
Работа на воркшопе в режиме слушателя, с возможностью задать вопрос через чат.

Возможность задать вопрос в чате во время эфира
1 урок по работе с требованиями через ChatGPT в записи
1 урок по работе с проектированием БД через chatGPT в записи
Доступ к записям и доп. материалам на 3 месяцев
Доступ к закрытому Telegram-чату воркшопа

​

Практический Python: овладейте языком, создав более 50 реальных проектов

Вы научитесь:

• Основные концепции программирования на Python: от типов данных и структур управления до функций, классов и модулей.
• Как эффективно работать со стандартной библиотекой Python и сторонними библиотеками для таких задач, как очистка веб-страниц, анализ данных и автоматизация.
• Развивайте навыки работы с различными форматами данных, включая CSV, JSON и XML, а также учитесь работать с базами данных и решениями для хранения данных.
• Изучите возможности Python в веб-разработке и взаимодействии с API, создавая динамические веб-сайты и получая данные из различных источников.
• Погрузитесь в науку о данных и машинное обучение, используя инструменты Python, такие как Pandas, NumPy и scikit-learn, для анализа данных и составления обоснованных прогнозов.
• Совершенствуйте свои навыки Python при разработке десктопных приложений, используя такие платформы, как Tkinter и PyQt, для создания визуально привлекательных и многофункциональных приложений.
• Получите опыт сетевого программирования и кибербезопасности, написания скриптов Python для автоматизации задач, мониторинга сетей и защиты систем.
• Получите опыт сетевого программирования и кибербезопасности, написания скриптов Python для автоматизации задач, мониторинга сетей и защиты систем.
• Откройте для себя лучшие практики написания эффективного, удобного в сопровождении и масштабируемого кода Python в различных реальных контекстах.

Добро пожаловать на наш курс «Практический Python: освойте язык, создавая реальные проекты»! Этот курс предназначен для того, чтобы дать вам глубокое понимание языка программирования Python путем глубокого изучения возможностей языка посредством практических проектов.

В этом курсе вы изучите фундаментальные концепции программирования на Python и поработаете над различными реальными проектами. От парсинга веб-страниц до визуализации данных — у вас будет возможность применить свои навыки в практическом контексте и глубже понять язык.

Курс на английском языке с английскими субтитрами и русской аудио дорожкой

​

Здравствуйте, друзья!

Добро пожаловать в раздел "Машинное обучение: Обработка естественного языка на Python (версия 2).

Это обширный курс "4 в 1", включающий в себя:

1. Векторные модели и методы предварительной обработки текста
   
2. Вероятностные модели и марковские модели
   
3. Методы машинного обучения
   
4. Методы глубокого обучения и нейронные сети

В первой части, посвященной векторным моделям и методам предварительной обработки текста, вы узнаете, почему векторы так важны в науке о данных и искусственном интеллекте. Вы узнаете о различных методах преобразования текста в векторы, таких как CountVectorizer и TF-IDF, а также познакомитесь с основами методов нейронного встраивания, таких как word2vec и GloVe.

Затем вы примените полученные знания для решения различных задач, таких как:

• Классификация текстов
  
• Поиск документов / поисковая система
• Обобщение текста

Попутно вы освоите такие важные этапы предварительной обработки текста, как токенизация, стемминг и лемматизация.

Вы кратко познакомитесь с классическими задачами НЛП, такими как тегирование частей речи.

Во второй части, посвященной вероятностным и марковским моделям, вы узнаете об одной из самых важных моделей в науке о данных и машинном обучении за последние 100 лет. Она применяется не только в НЛП, но и во многих других областях, таких как финансы, биоинформатика и обучение с подкреплением.

В этом курсе вы увидите, как такие вероятностные модели могут быть использованы в различных областях, таких как:

• Построение классификатора текстов
• Генерация текста (создание поэзии)
• Формирование статей

Важно отметить, что эти методы являются необходимой предпосылкой для понимания работы новейших моделей трансформаторов (внимания), таких как BERT и GPT-3. В частности, мы познакомимся с двумя важными задачами, которые соответствуют задачам предварительного обучения для BERT и GPT.

В третьей части, посвященной методам машинного обучения, вы узнаете о более классических задачах НЛП, таких как:

• Обнаружение спама
• Топологическое моделирование
• Латентно-семантический анализ (также известный как латентно-семантическое индексирование)
• Анализ настроения

Этот раздел будет ориентирован на применение, а не на теорию, т.е. вместо того, чтобы тратить большую часть усилий на изучение деталей различных алгоритмов ML, вы сосредоточитесь на том, как они могут быть применены для решения вышеуказанных задач.Конечно, для того чтобы понять суть происходящего, вам все равно придется кое-что узнать об этих алгоритмах. Будут использоваться следующие алгоритмы:

• Наивный Байес
  
• Логистическая регрессия
  
• Анализ главных компонент (PCA) / разложение по сингулярным значениям (SVD)
  
• Латентное распределение Дирихле (LDA)

Это не просто "какие-то" алгоритмы машинного обучения / искусственного интеллекта, а скорее алгоритмы, которые являются основными в НЛП и поэтому являются неотъемлемой частью любого курса НЛП.

В четвертой части, посвященной методам глубокого обучения, вы узнаете о современных архитектурах нейронных сетей, которые могут применяться для решения задач НЛП. Благодаря своей огромной мощности и гибкости нейронные сети могут быть использованы для решения любой из упомянутых в курсе задач.

Вы узнаете о:

• Искусственные нейронные сети с обратной связью (ИНС)
• Конволюционные нейронные сети (CNN)
• Рекуррентные нейронные сети (РНС)
• Встраивание

При изучении RNN будут рассмотрены современные архитектуры, такие как LSTM и GRU, которые широко используются компаниями Google, Amazon, Apple, Facebook и др. для решения таких сложных задач, как перевод языка, распознавание речи и преобразование текста в речь.Очевидно, что поскольку новейшие трансформеры (такие как BERT и GPT-3) являются примерами глубоких нейронных сетей, эта часть курса является необходимым условием для понимания трансформеров.

УНИКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

• Каждая строчка кода подробно объясняется
• Не тратить время на "набор текста" на клавиатуре, как в других курсах - давайте будем честными, никто не сможет написать код, достойный изучения, всего за 20 минут с нуля
• Не бойтесь математики университетского уровня - получите важные детали об алгоритмах, которые другие курсы оставляют без внимания

Продолжительность: 22.5 ч.
Язык: Английский + Английские субтитры.

​

What you'll learn

• Python Basics: A solid foundation in Python programming, including data types, loops, conditionals, functions
• Understanding Lists are different from arrays
• NumPy Fundamentals: Understanding the NumPy library to efficiently work with arrays, matrices, and perform mathematical operations.
• Pandas Essentials: Exploring the Pandas library in-depth, covering Series and DataFrames, data importing/exporting, data cleaning, filtering, sorting, grouping

Спойлер: Description

Are you ready to take your data analysis and manipulation skills to the next level? Welcome to "Mastering Data Manipulation with Python: A Comprehensive Guide to NumPy and Pandas." In this hands-on course, you'll embark on a journey to become a proficient data wrangler and analyst using the powerful tools at your disposal.

NumPy is a basic level external library in Python used for complex mathematical operations. NumPy overcomes slower executions with the use of multi-dimensional array objects. It has built-in functions for manipulating arrays. We can convert different algorithms to can into functions for applying on arrays. NumPy has applications that are not only limited to itself. It is a very diverse library and has a wide range of applications in other sectors. Numpy can be put to use along with Data Science, Data Analysis and Machine Learning. It is also a base for other python libraries. These libraries use the functionalities in NumPy to increase their capabilities.

This course introduce with all majority of concept of NumPy - numerical python library.

You will learn following topics :

1. Creating Arrays using Numpy in Python
2. Accessing Arrays using Numpy in Python
3. Finding Dimension of the Array using Numpy in Python
4. Negative Indexing on Arrays using Numpy in Python
5. Slicing an Array using Numpy in Python
6. Checking Datatype of an Array using Numpy in Python
7. Copying an Array using Numpy in Python
8. Iterating through arrays using Numpy in Python
9. Shape of Arrays using Numpy in Python
10. Reshaping Arrays using Numpy in Python
11. Joining Arrays using Numpy in Python
12. Splitting Array using Numpy in Python
13. Sorting an Array using Numpy in Python
14. Searching in Array using Numpy in Python
15. Filtering an Array using Numpy in Python
16. Generating a Random Array using Numpy in Python

The Numpy arrays are homogenous sets of elements. The most important feature of NumPy arrays is they are homogenous in nature. This differentiates them from python arrays. It maintains uniformity for mathematical operations that would not be possible with heterogeneous elements. Another benefit of using NumPy arrays is there are a large number of functions that are applicable to these arrays. These functions could not be performed when applied to python arrays due to their heterogeneous nature.

Course Highlights:

• Build a Strong Foundation: Whether you're a beginner or looking to solidify your understanding, this course is designed to guide you from the basics to advanced data manipulation techniques.
  
  
• Master NumPy: Learn how to efficiently work with arrays, matrices, and perform mathematical operations using the NumPy library. Discover how to handle data of various dimensions effortlessly.
  
  
• Harness the Power of Pandas: Dive deep into Pandas, the go-to library for data manipulation in Python. Explore data structures like Series and DataFrames, and learn how to filter, reshape, and aggregate data effectively.
  
  
• Real-world Projects: Apply your newfound skills to real-world scenarios. Analyze and manipulate datasets, clean messy data, and extract valuable insights that drive informed decision-making.
  
  
• Optimize Your Workflow: Streamline your data analysis process by mastering techniques for data cleaning, transformation, and visualization, all while writing efficient and readable code.
  
  
• Unlock Data Insights: Learn how to manipulate, transform, and visualize data to uncover patterns and trends that tell a compelling data-driven story.
  
  
• Comprehensive Guidance: Benefit from step-by-step explanations, practical examples, and quizzes that reinforce your learning and ensure you grasp each concept.
  
  
• Lifetime Access: Gain unlimited access to course materials, allowing you to revisit and reinforce your skills whenever you need to.

Whether you're a business analyst, data scientist, student, or anyone intrigued by the power of data, this course equips you with the tools to tackle data challenges with confidence. Join us now and unlock the potential of Python, NumPy, and Pandas to master the art of data manipulation.

Enroll today and take your data analysis skills to new heights!

Remember to personalize the course description based on the specific content, benefits, and approach of your course. Highlighting the practical skills learners will gain and the real-world applications of Python, NumPy, and Pandas will attract potential students.

Who this course is for:

• Beginners in Data Analysis: Individuals who are new to data analysis and want to build a strong foundation in Python programming, data manipulation, and analysis techniques.
• Data Enthusiasts: Anyone interested in working with data, regardless of their professional background, such as business professionals, marketers, researchers, and students.
• Aspiring Data Scientists: Individuals aiming to become data scientists or analysts, looking to acquire essential skills in data manipulation, cleaning, and visualization.
• Business Analysts: Professionals involved in business analysis, market research, or decision-making who want to enhance their ability to extract insights from raw data.
• Students and Researchers: Students studying various disciplines, including sciences, social sciences, economics, and more, who need to work with data for their studies or research.
• Professionals Upgrading Skills: Professionals in programming, IT, or related fields looking to expand their skill set to include data manipulation using Python, NumPy, and Pandas.
• Entrepreneurs: Individuals who run businesses and want to leverage data to make informed decisions, identify trends, and gain a competitive edge.
• Self-Learners: Those who enjoy self-paced learning and are eager to develop practical skills in data manipulation to enhance their career prospects.

Requirements

• Python Programming

Спойлер: Instructor

Surendra Varma Pericherla (Udemy's Best Instructor)

The name of the instructor is Surendra Varma.

He is a winner of BEST TEACHER award.

He is a winner of Young Achiever award.

He holds Bachelors degree in Computer Science & Masters degree in Computer science. He cracked toughest exams in computer science such as GATE & UGC-NET with flying colors. Also, he is a university topper during masters.

He is currently Pursuing PhD from world's most reputed university Indian Institute of Sciences(IISC), Bangalore.

He worked with various EdTech companies in India including

Great Learning. He always received best feedback from his students.

He has 15+ Years of experience in Computer Science. (Teaching/Research/Industry)

He has trained over 1,00,000 students in his career. His former students are currently working in MNC's such as Amazon, Infosys, Wipro, TCS, CTS, Accenture etc.

He has given Guest lectures in top Universities/ colleges in India like IIIT’s, SRM University, VIT etc.

He has given online training to students of various countries such as India, USA, Canada, UAE, Australia, UK, Germany etc.

He ranked in Top 5% in Cracking the Amazon Coding Assessment.

In Udemy, he has students from 181 Countries.

"He loves education and educating others. His goal is to Provide quality of education to the students across the world."

Курс на английском языке

Также, будет отдельная складчина на перевод этого курса на русский язык!