Программирование на языке Python

Курс направлен на получение знаний, умений и навыков в области разработки приложений на языке Python с использованием объектно-ориентированного программирования для создания игровых приложений и решения прикладных задач в области анализа данных и машинного обучения.

  • 145 академических часов
  • Сертификат по
    окончании курсов
  • Собственный IT-проект
  • Удобный формат
    обучения

Программа рассчитана на 145 академических часов и включает 4 модуля, каждый из которых завершается промежуточной аттестацией – решением интерактивных задач. По мере освоения программы школьники выполняют разнообразные упражнения по созданию отдельных элементов компьютерных игр.

В результате обучающиеся будут обладать начальными знаниями, умениями и навыками в области современных языков программирования, а также повысится их мотивация на продолжение обучения по ИТ-специальностям.

Содержание программы включает знакомство с основами программирования на языке программирования Python (модуль 1). Основная часть программы (модули 2–4) раскрывает возможности объектно-ориентированного программирования на Python; решение прикладных задач и разработку игровых приложений, а также введение в анализ данных и машинное обучение на Python.

Преподавательский состав включает IТ-специалистов, имеющих высшее образование, практический опыт ведения IТ-разработок и большой педагогический стаж.

Варианты формы обучения на курсе:

  • очно с применением дистанционных образовательных технологий (дома)
  • очно без применения дистанционных образовательных технологий (в классе)

Преимущества курса

  • Знакомство с современными технологиями применения языка Python (искусственный интеллект, Data Science).
  • Интерактивные занятия.
  • Практикоориентированность и работа в реальных программных средах.
  • Проба в перспективной IT-профессии.
  • Обучение «с нуля» - программа подходит даже новичкам со школьным уровнем знаний по информатике и математике.
  • Возможность создать свой первый IT-проект.
  • Удобная учебная среда.
Курс подойдет тем, кто
интересуется программированием и IT- разработками
хочет стать IT-профи, востребованным во многих отраслях экономики
имеет склонности в области математики и информатики, хочет их развивать
внимателен, усидчив и не ищет готовых решений

Чему вы научитесь

проектировать и писать на языке Python программы с использованием стандартных алгоритмических конструкций
реализовывать на Python основные концепции объектно-ориентированного программирования
разрабатывать графический пользовательский интерфейс и игровые приложения с использованием библиотеки Pygame
использовать алгоритмы обработки данных (с помощью библиотек Pandas, NumPy и Matplotlib), использующимися в машинном обучении и Data Science
Кто сможет учиться
Курс подходит для школьников 8–11 классов

Программы курса

  • 1 модуль
  • 2 модуль
  • 3 модуль
  • 4 модуль
  • 1 модуль. Основы программирования на языке программирования Python

    Модуль посвящен знакомству с основными понятиями программирования на языке Python включая его установку на компьютер, команды стандартного вывода print() и ввода input(), операторы sep и end, переменные, типы данных и операции с числами.

    Представлены особенности работы с числами в библиотеке math, условный оператор и операторы сравнения, цикл FOR и цикл WHILE, операторы цикла (break, continue, else). Рассматривается установка PyCharm и отладка кода в IDLE и PyCharm, строки и индексы строк, срезы строк, особенностьи форматирования строк, кортежи и списки, методы split и join, вложенные списки, файловый ввод и вывод. Делается обзор пользовательских функций, понятие о рекурсии, множества, словари и методы словарей.

    Вы научитесь оперировать основными понятиями языка программирования Python, узнаете о его пользовательских функциях.

  • 2 модуль. Объектно-ориентированное программирование на Python

    Модуль представляет основы объектно-ориентированного программирования на Python включая первое знакомство с классами, их атрибутами, экземплярами, методами экземпляра класса, конструктором. В рамках модуля рассматривается self и его предназначение, понятие абстракции и полиморфизма, наследование и инкапсуляция, уровни доступа атрибутов и методов, переопределение методов, перегрузка операторов. Представлены особенности документирования классов, понятие о декораторе и итераторе.

    Вы научитесь объектно-ориентированному программированию на Python.

  • 3 модуль. Решение прикладных задач и разработка игровых приложений на языке Python

    Модуль посвящен вопросам решения прикладных задач и разработке игровых приложений на языке Python и включает рассмотрение пакетного менеджера pip, установку/удаление библиотек языка Python. Рассматривается структура программы с библиотекой pygame, модуль Pygame.Surface, вывод текста в pygame, Pygame.display, события в pygame и их обработка, обработка событий клавиатуры и мыши в pygame.

    Представлены особенности отрисовки базовых графических примитивов в pygame и отрисовка сложной фигуры в pygame. Делается обзор FPS и его настроек в pygamе, класс pygame.Rect, изображение в pygame, модуль Pygame.transform, спрайты и группы спрайтов. Рассматриваются коллизии, Callback-функция и ее привязка к событию, таймеры и событие таймера, анимация и звуки в pygame, модуль Pygame.mixer.

    Вы научитесь использовать возможности Python для решения прикладных задач и разработки игровых приложений.

  • 4 модуль. Введение в анализ данных и машинное обучение на Python

    Модуль направлен на изучение особенностейанализа данных и работы с таблицами, подготовку данных, их визуализацию и графические возможности Pandas. Представлена возможность знакомства с библиотеками визуализации данных Matplotlib, SEABORN, PlotLy. Рассматриваются массивы NumPy и операции с ними. Модуль знакомит с линейной алгеброй с библиотекой NumPy. Делается обзор статистики и теории вероятности, примеры статистических операций NumPy. Рассматривается понятие о машинном обучении.

    Кроме этого, модуль формирует представление о линейной и логической регрессии, представлены метрики качества линейной регрессии и ее задачи, задачи логистической регрессии. Рассматриваются метрики качества классификации, использование метрик в решении задач, а также дерево решений, случайный лес, ансамбли, бустинг и стекинг.

    Вы научитесь операциям анализа данных, их визуализации. Познакомитесь с основами машинного обучения на Python.