Лучшие онлайн курсы по изучению python

«Язык программирования PYTHON для начинающих» от egoroff_channel

Пройти курс

Продолжительность: 80 видеозанятий.

Подтверждающий прохождение документ: нет.

Форма обучения: видеоуроки.

Программа обучения:

1. Установка нужного программного обеспечения.
2. Программирование на языке Python.
3. Объекты. Арифметические операции.
4. Переменные в Python. Основные операторы.
5. Операции ввода-вывода.
6. Способы деления.
7. Логические операторы.
8. Строковый тип и работа с ним.
9. Использование списков.
10. Условный оператор if.
11. Функция range и итераторы.
12. Циклы.
13. Установка и применение дополнительных библиотек.
14. Методы сортировки.
15. Вложенные циклы.
16. Вложенные списки.
17. Треугольник Паскаля. Коэффициенты для Бинома Ньютона.
18. Словари и работа с ними.
19. Кортежи и способы их обработки.
20. Пользовательские функции и их вызов.
21. Область видимости.
22. Рекурсивные функции.
23. Лямбда-функция и лямбда-выражение.
24. Генераторы и итераторы.
25. Коллекции и их сортировка.
26. Спецсимволы.
27. Установка дополнительных модулей в Python.
28. Разновидности вызываемых объектов.
29. Работа с каталогами и файлами.
30. Замыкания.
31. Декораторы функций.
32. Подготовка данных к передаче.
33. Работа со сторонними программами.

Чему научитесь:

• освоите основы синтаксиса языка Python;
• познакомитесь с принципами ООП;
• научитесь взаимодействовать с другими приложениями;

Преимущества курса:

• подробный разбор каждой темы;
• курс подойдёт как новичкам, так и опытным разработчикам;
• возможность изучения в любое время;
• не требуется регистрация.

Нетология

Нетология — популярная онлайн-площадка, где можно найти актуальные курсы и семинары для специалистов любой сферы деятельности. Большой объем материала предлагается и для программистов. В частности, здесь можно освоить программирование на языке Python с нуля.

Вы будете общаться с преподавателями и однокурсниками в онлайне 2-3 раза в неделю. Вебинары также будут доступны в записи и после обучения. После каждой лекции будете делать практические задания, а затем получать развёрнутую обратную связь. Так наполните портфолио. Преподаватели будут постоянно на связи — в общем чате в Slack. А еще у каждой группы будут координаторы и аспиранты, которые решат организационные вопросы.

После курса вы сможете устроиться в компанию, где создают интерактивные веб-сервисы на Python, а таких очень много: 3305 вакансий для python-разработчика открыто прямо сейчас на hh.ru.

Основы

1. Переменные

Вы можете думать о переменных, как о словах, что держат в себе какое-то значение. Очень просто.

В Python нет ничего проще, чем определить переменную и присвоить ей какое-то значение. Представьте, что мы ходим сохранить число 1 в переменной, которую назовём «one». Это будет выглядеть следующим образом

one = 1

Что может быть проще? И при этом вы только что присвоили значение 1 для переменной «one».

two = 2
some_number = 10000

И таким образом вы можете присвоить любое значение любой переменной. И как видно в примере кода повыше, переменная «two» хранит числовое значение 2, а переменная «some_number» хранит значение 10,000.

Помимо числовых значений, мы также можем использовать логические (true/false, в переводе истинно/ложно), строки, десятичные числа и много других типов.

# логические
true_boolean = True
false_boolean = False

# строки
my_name = "Leandro Tk"

# десятичные
book_price = 15.80

2. Контролирование потока: условные состояния

Ключевое слово «if» используется для ситуаций, когда нам нужно выполнить разные действия при положительных или отрицательных условиях. При значении «истинно» будет выполняться описанный после слова «if» блок, например:

if True:
  print("Hello Python If")

if 2 > 1:
  print("2 is greater than 1")

2 больше, чем 1, поэтому выполняется «print»-команда.

Блок «else» выполнится при условии, если условие «if» ложно.

if 1 > 2:
  print("1 is greater than 2")
else:
  print("1 is not greater than 2")

Так как 1 не больше 2, то выполняется в блоке «else».

Также можно использовать «elif» условие:

if 1 > 2:
  print("1 is greater than 2"
elif 2 > 1:
  print("1 is not greater than 2")
else:
  print("1 is equal to 2")

3. Циклы / итерации

В Python, можно создавать циклы различными способами. Мы расскажем о двух: while и for.

Цикл While: до тех пор, пока условие истинно, код внутри цикла будет выполняться. Таким образом, следующий код напишет числа от 1 до 10.

num = 1

while num <= 10:
  print(num)
  num += 1

Циклу while нужно «условие повтора». Если оно остаётся истинным, итерации продолжаются. В приведённом примере, когда значение num становится 11, условие цикла становится ложным.

Ещё один небольшой пример, чтобы лучше понять цикл while:

loop_condition = True

while loop_condition:
  print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition))
  loop_condition = False

Условие цикла(loop condition) установлено в True, поэтому цикл будет выполняться до тех пор, пока мы не переключим его в значение False.

Цикл for: в цилке for мы назначаем переменную «num» для самого цикла, который в свою очередь будет увеличивать значение этой переменной. Следующий код напишет числа от 1 до 10 точно так же, как и цикл while:

for i in range(1, 11):
  print(i)

Видите? Очень просто. Цикл начинается с 1 и продолжается до 11 элемента.

Фонд развития онлайн образования

ФРОО предлагает полный курс программирования на Python для студентов и профессионалов, которые имеют навыки программирования на других языках и хотят познакомиться с Python или углубить свои знания о нем. Для успешного прохождения обучения необходим базовый опыт программирования на любом языке.

Вы научитесь писать красивый и элегантный код, будете использовать проверенные временем концепции и создавать масштабируемые программы.

Изучите конструкции языка, типы и структуры данных, функции, научитесь применять объектно-ориентированное и функциональное программирование, узнаете про особенности реализации Python, начнете создавать свои классы, применять наследование и обрабатывать исключения в программах, писать асинхронный и многопоточный код, отлаживать и тестировать свои программы.

Помимо теории вас ждут практические задания, которые помогут проверить полученные знания и отточить навыки программирования на Python. После успешного окончания курса вы сможете использовать полученный опыт для разработки проектов различной сложности.

Обучение длится 6 месяцев по 6-8 часов в неделю. Ваша итоговая работа — сделаете асинхронный сервер, игру и бота, а также приложение для управления умным домом и нейронку; спарсите википедию и сверстаете stackoverflow.

Коллекции в Python

Python не реализует массивы так, как это делают другие языки, такие как C и Java. Вместо этого используются списки с переменной длиной и смешанными типами данных. Тем не менее, вы можете определить массивоподобные структуры для числовых типов данных:

import array as python_array

a = python_array.array('d', )

К элементам можно получить доступ, используя их индекс:

print(a)
print(a)

a = 2222

Просто помните, что индексы начинаются с нуля. Вы можете использовать len(), чтобы получить длину массива:

print(len(a)) # вывести длину массива

Как упоминалось выше, массивы в Python отличаются от других языков. Массивы Python не имеют фиксированной длины. Вы всегда можете динамически удалять и добавлять элементы:

# Add three elements to the end of the array
# Добавление элементов в конец массива
a.append(10)
a.append(20)
a.append(30)

# Remove the first three element
# Удаляем первые три элемента
a.pop(0)

Полный список функций смотрите в официальной документации Python.

Массив, упомянутый выше, представляет собой оптимизированную специальную форму списка, которая принимает только числовые значения того же типа. Поэтому список может использоваться точно так же, как массив, но вы не ограничены использованием одного типа данных:

li = ]

Как видите, «li» может содержать что угодно в любое время. Все остальные функции, упомянутые выше, работают точно так же, как и для массивов.

Другой тип коллекции — это кортеж. В отличие от элементов в списке, элементы в кортеже не могут быть изменены при инициализации:

# Note the round brackets instead of the square ones
# Обратите внимание на круглые скобки вместо квадратных
tu = (1, 2, 3, «cat», «dog», «parrot»)

Операции вставки, обновления и удаления не будут работать, но элементы по-прежнему будут доступны с помощью их индекса.

Следующая важная структура данных — это множество. Элементы, содержащиеся в нем, не могут быть проиндексированы, как раньше, но вы всегда можете добавить новые элементы и удалить существующие из него. Вы также можете проверить, является ли значение элементом множества:

s = {"pie", "bread", "steak"}

print(s.pop())

s.add(30)

print(len(s))

s.pop()

print(len(s))

Функция pop() здесь не принимает никаких параметров и возвращает удаленный элемент. Вы можете вставить новые элементы с помощью метода add(). Опять же, полный список функций смотрите в .

Последняя структура данных — это словарь. Эта коллекция связывает два значения вместе в отношении ключ-значение, где на каждое значение можно ссылаться, используя уникальный ключ:

telephone_book = {
	"Peter":9238172,
	"Laura":1119823,
	"Mark":9952174,
	"Liz":8009822
}

print("Laura\'s phone number is:")
print(telephone_book)

Значения могут быть изменены таким же образом, и len() даст вам длину структуры. Вы можете добавлять элементы, используя новый ключ в качестве индекса и присваивая ему значение:

telephone_book = 5557281

print("Ben\'s phone number is:")
print(telephone_book)

Вы можете использовать pop() вместе с ключом, чтобы удалить объект, как со списками.

Шаг 3: Установка Python на компьютер

* Вы можете пропустить этот шаг, если у вас есть компьютер Apple. Компьютеры Apple поставляются с предустановленным Python. Компьютеры с Windows не имеют такой функции

Если вам нужно использовать Python на Windows, вам необходимо скачать и установить его на свой компьютер. Существует две основные версии Python: Python 2 и Python 3. Это означает, что вам нужно выбрать правильную версию для ваших целей (Python самоучитель содержит необходимые материалы и программы к установке).

В большинстве случаев лучше всего загрузить обе версии. Многие старые программы были построены на Python 2, что означает, что они не будут работать с Python 3. Однако более новая версия предлагает множество улучшений по сравнению со старой, что означает, что она является более подходящей для людей, которые ищут как выучить Python.

Установка Python

Чтобы установить Python на свой компьютер, вам необходимо перейти на страницу загрузок Python. Первое, что вы заметите, это то, что доступны буквально сотни различных версий. Для изучения языка и ознакомления с его основным синтаксисом достаточно загрузить последнюю версию. Следуйте инструкциям вашего компьютера и установите Python, как и любую другую программу.

Поздравляем, теперь вы готовы перейти к следующему шагу!

Загрузка, установка и запуск Python и SciPy

1.1 Установка библиотек SciPy

Есть 5 ключевых библиотек, которые необходимо установить. Ниже приведен список библиотек Python SciPy, необходимых для этого руководства:

• scipy
• numpy
• matlibplot
• pandas
• sklearn

На сайте SciPy есть отличная инструкция по установке вышеуказанных библиотек на ключевых платформах: Windows, Linux, OS X mac. Если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, обратитесь к этому руководству, через него прошли миллионы людей.

Существует множество способов установить библиотеки. В качестве совета мы рекомендуем выбрать один метод и быть последовательным в установке каждой библиотеки. Если вы пользуетесь Windows или вы не уверены как это сделать, мы рекомендую установить бесплатную версию Anaconda, которая включает в себя все, что вам нужно (windows, macOS, Linux).

1.2 Запуск Python и проверка версий

Рекомендуется убедиться, что среда Python была успешно установлена и работает в штатном состоянии. Сценарий ниже поможет вам проверить вашу среду. Он импортирует каждую библиотеку, требуемую в этом учебнике, и печатает версию.

Откройте командную строку и запустите Python:

Мы рекомендуем работать непосредственно в интерпретаторе или писать скрипты и запускать их в командной строке, нежели редакторах и IDEs. Это позволит сосредоточиться на машинном обучении, а не инструментарии программиста.

Введите или скопируйте и вставьте следующий скрипт в интерпретатор:

Вот пример вывода:

В идеале, ваши версии должны соответствовать или быть более поздними. API библиотек не меняются быстро, так что не не стоит переживать, если ваша версии другие. Все в этом урове, скорее всего, все еще будет работать для вас.

Если же выдает ошибку, рекомендуем обновить версионность системы. Если вы не можете запустить скрипт выше, вы не сможете пройти урок.

Шаг 4: Познакомимся поближе с другими курсами

Теперь, когда вы начали изучать Python самоучитель и успешно загрузили Python на свой компьютер, пришло время посмотреть другие ресурсы, которые могут пригодиться вам. По отдельности каждый из них не сможет вас обучить программированию на Python, они существуют лишь для того, чтобы вы могли оттачивать собственное мастерство. Вот некоторые из ресурсов, которые вы можете использовать, когда изучаете Python:

Отсылочные руководства

Если вы действительно серьезно относитесь к изучению Python, вам нужно иметь в закладках качественное справочное руководство. Справочные руководства станут одним из ваших самых ценных инструментов в вашей карьере программиста. Официальный справочник по языку Python предлагает четкие объяснения о синтаксисе, соглашениях и способах программирования. Это позволяет вам искать решения сложных концепций или другие вещи, с которыми у вас проблемы. При правильном использовании справочное руководство может значительно ускорить процесс написания кода.

Видео на YouTube

Видео на YouTube также отлично подходит для демонстрации сложных программных идей. Лично мне нравится искать прямо на YouTube, когда я сталкиваюсь с тем, чего не понимаю. Быстрый поиск того, что доставляет вам трудности, обычно приводит к появлению различных видео по этой теме. Убедитесь, что вы подписаны на ваши любимые обучающие каналы по Python, и быть уверенным в том, что они приносят вам пользу!

IT HUB Group (ЦАО)

Python — один из самых простых в изучении, а также один из самых востребованных языков программирования.

С этим курсом вы без труда усвоите основы программирования на Python и научитесь работать со структурами данных и функциями. В ходе обучения вы научитесь разрабатывать собственные консольные приложения и утилиты, с помощью которых выполняется синтаксический анализ (parsing) простых текстовых форматов/документов и веб-страниц.

Вы будете уметь:

1. Разрабатывать несложные интерактивные кроссплатформенные консольные приложения.
2. Разрабатывать простые синтаксические анализаторы текстовых данных.
3. Разрабатывать приложения для разбора популярный структурированных текстовых форматов — JSON, HTML/XML.
4. Работать с файловой системой: каталогами, директориями и символическими
   ссылками (независимо от операционной системы).
5. Владеть на базовом уровне профессиональным средством разработки — IDE PyCharm Community.

Лучшие онлайн-курсы Python

Если хотите получить профессию или тесно связанную с этим языком — сейчас лучшее время. Вот 7 курсов программирования для начинающих, которые помогут вам быстрее получить первую работу или зарабатывать на фрилансе:

1. Профессия Python-разработчик

Годовая программа для изучения python с нуля. Вы начнете с основ: складывать числа, выводить текст на экран. Научитесь создавать простые и сложные модульные программы: от консольных скриптов до чат-ботов.

В конце курса соберете портфолио своих работ, а Центр карьеры поможет в составлении конкурентного резюме и подготовит к собеседованиям.

Краткая программа:

• Python
• Python Advanced
• Веб-верстка
• Python-фреймворк Django
• Универсальные знания программиста
• Английский для IT-специалистов
• Система контроля версий Git

+ 2 месяца английского языка в подарок!

Подробнее

2. Профессия Data Scientist

На этом курсе вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые примените для анализа данных и машинного обучения. Например, при написании дипломных проектов:

• Рекомендательная система для онлайн-гипермаркета Instacart
• Система по распознаванию эмоций

После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist. Школа Skillbox поможет в подборе вакансий, составлении резюме и прохождении собеседования.

Краткая программа:

• Введение в анализ данных и машинное обучение
  • Аналитика. Начальный уровень
  • Статистика и теория вероятностей
  • Основы математики для Data Science
  • Машинное обучение. Начальный уровень
• Специализация 
  • Аналитика. Средний уровень
  • Машинное обучение. Средний уровень
• Бонусные курсы
  • Универсальные знания программиста
  • Английский для IT-специалистов 

+ 2 месяца английского языка в подарок!

Подробнее

3. Профессия Fullstack-разработчик на Python

Этот курс для тех, кто хочет заниматься веб-разработкой на python. Изучив html, css, javascript, вы сможете создавать лендинги, интернет магазины, сервисы, самостоятельно писать backend- и frontend-часть.

По окончанию курса у вас будет 4 проекта в портфолио. Эти будут проверять преподаватели курса — практикующие разработчики.

Краткая программа:

• Основные курсы
  • Веб-вёрстка
  • JavaScript
  • Python-разработчик с нуля
  • Python Advanced 
• Курс на выбор
  • Курс на выбор. Фреймворк Vue
  • Курс на выбор. Фреймворк React
  • Курс на выбор. Фреймворк Angular
• Бонусные курсы
  • Курс по слепому методу печати
  • Основы Photoshop
  • Figma
  • Универсальные знания программиста
  • Работа в командной строке Bash
  • Система контроля версий Git
  • Английский для IT-специалистов
  • Карьера и развитие программиста
  • Soft skills для программиста
  • Алгоритмы и структуры данных

+ 2 месяца английского языка в подарок!

Подробнее

4. Python-фреймворк Django

Django — популярный фреймворк для создания веб-приложений и API. Если вы уже освоили python и видите себя в разработке сайтов, это курс подойдет для старта. За 6 месяцев вы научитесь верстать веб-страницы, писать и оптимизировать веб-приложения на Django.

Краткая программа:

• Веб-вёрстка для начинающих
• Python-фреймворк Django

Подробнее

5. Курс Python-разработчик

Это альтернатива первому курсу «Профессия Python-разработчик». Программа рассчитана на 6 месяцев, и продвинутому использованию. В курс входит практический проект, который буде преимуществом при трудоустройстве.

Краткая программа:

• Настройка окружения
• Базовые структуры данных
• Основные операторы
• Функции подробнее
• Модули и пакеты
• Пространства имён и области видимости
• Классы и объекты
• Наследование классов
• Работа с файлами и форматированный вывод
• Исключения
• Инструменты функционального программирования
• Мультипоточность
• Стандартные и сторонние библиотеки Python
• Поддержание цикла разработки
• Библиотеки для работы с данными
• Библиотеки для работы с ресурсами
• Бонусный модуль Python Advanced. Flask: начало
• Бонусный модуль Python Advanced. Основы работы в Linux
• Бонусный модуль Python Advanced. Основы культуры CI

Подробнее

«Основы программирования на Python» от GeekBrains

Перейти на gb.ru

Курс «Основы программирования на Python» от GeekBrains

Курс рассчитан на учеников в возрасте от 12 до 17 лет и составлен при поддержке популярного детского IT-лагеря «INNOCamp».

Обучение представлено еженедельными занятиями вместе с преподавателем посредством вебинаров. На каждой трансляции разбирается новая тема, ученики задают вопросы и моментально получают обратную связь от наставника. Каждое занятие можно просмотреть не только онлайн в реальном времени, но еще и на записи в любое удобное время. По окончанию каждого вебинара участники получают практическое задание на разработку сайта.

Преподаватели программы – это непосредственно ее автор, Алексей Петренко (Python-developer) и опытные разработчики, учителя информатики и робототехники. Они не только хорошо знакомы с IT-индустрией изнутри, но еще и имеют развитые педагогические навыки, а значит, смогут легко передать свои знания ученикам. Под их руководством каждый ученик создаст на Python собственный сайт – это дипломный проект.

• Линейные алгоритмы, данные, переменные;
• Ветвления, циклы, массивы, функции;
• Использование языка Python в веб-разработке;
• Фреймворки Bootstrap и Flask, шаблонизаторы;
• Создание, редактирование, ведение баз данных;
• Развертывание веб-приложений на сервере.

Курс рассчитан на новичков, поэтому можно заниматься с самого нуля. Кроме проекта для портфолио каждый выпускник получит электронный сертификат на основе лицензии №038188.

Цены: 25 000 рублей единоразово либо рассрочка на 6 месяцев с платежом в размере 4 167 рублей.

«Разработка веб-приложений» от Фоксфорд

Перейти на foxford.ru

Курс «Разработка веб-приложений» от Фоксфорд

Курс продолжительностью 12 месяцев, рассчитанный на людей, знакомых с программированием и желающих углубиться в тему веб-разработки, программирования сайтов и серверных приложений. Программа включает 31 занятия по 2 академических часа каждое. Формат обучения – онлайн по урокам в реальном времени с возможностью просмотра позднее в записи.

Основные темы курса:

• Основы языка Python для веб-разработки;
• Устройство Web и основы frontend;
• Backend-разработка приложений на Django.

Выпускники курса получат навыки уверенного владения инструментами для разработки backend-архитектуры. Обучатся работе как в целом с языком программирования Python, так и работе с его популярным фреймворком Django. Поймут основы frontend-разработки на JavaScript, HTML и CSS.

Цена: 19 990 рублей одним платежом. Доступна рассрочка по 2 500 рублей в месяц.

Анализ датасета

Теперь пришло время взглянуть на данные более детально. На этом этапе мы погрузимся в анализ данные несколькими способами:

• Размерность датасета
• Просмотр среза данных
• Статистическая сводка атрибутов
• Разбивка данных по атрибуту класса.

Не волнуйтесь, каждый взгляд на данные является одной командой. Это полезные команды, которые можно использовать снова и снова в будущих проектах.

3.1 Размерность датасета

Мы можем получить быстрое представление о том, сколько экземпляров (строк) и сколько атрибутов (столбцов) содержится в датасете с помощью метода shape.

Вы должны увидеть 150 экземпляров и 5 атрибутов:

3.2 Просмотр среза данных

Исследовании данных, стоит сразу в них заглянуть,  для этого есть метод head()

Это должно вывести первые 20 строк датасета.

3.3 Статистическая сводка

Давайте взглянем теперь на статистическое резюме каждого атрибута. Статистическая сводка включает в себя количество экземпляров, их среднее, мин и макс значения, а также некоторые процентили.

Мы видим, что все численные значения имеют одинаковую шкалу (сантиметры) и аналогичные диапазоны от 0 до 8 сантиметров.

3.4 Распределение классов

Давайте теперь рассмотрим количество экземпляров (строк), которые принадлежат к каждому классу. Мы можем рассматривать это как абсолютный счет.

Мы видим, что каждый класс имеет одинаковое количество экземпляров (50 или 33% от датасета).

4. Визуализация данных

Теперь когда у нас есть базовое представление о данных, давайте расширим его с помощью визуализаций.

Мы рассмотрим два типа графиков:

• Одномерные (Univariate) графики, чтобы лучше понять каждый атрибут.
• Многомерные (Multivariate) графики, чтобы лучше понять взаимосвязь между атрибутами.

4.1 Одномерные графики

Начнем с некоторых одномерных графиков, то есть графики каждой отдельной переменной. Учитывая, что входные переменные являются числовыми, мы можем создавать диаграмма размаха (или «ящик с усами», по-английски «box and whiskers diagram») каждого из них.

Это дает нам более четкое представление о распределении атрибутов на входе.

Диаграмма размаха атрибутов входных данных

Мы также можем создать гистограмму входных данных каждой переменной, чтобы получить представление о распределении.

Из графиков видно, что две из входных переменных имеют около гауссово (нормальное)  распределение. Это полезно отметить, поскольку мы можем использовать алгоритмы, которые могут использовать это предположение.

Гистограммы входных данных атрибутов датасета

4.2 Многомерные графики

Теперь мы можем посмотреть на взаимодействия между переменными.

Во-первых, давайте посмотрим на диаграммы рассеяния всех пар атрибутов. Это может быть полезно для выявления структурированных взаимосвязей между входными переменными.

Обратите внимание на диагональ некоторых пар атрибутов. Это говорит о высокой корреляции и предсказуемой взаимосвязи