GTR = sesiune garantata
*Pretul nu include TVA si este valabil pentru un participant inscris la sesiuni publice sau la un curs in format SPVC sau WBT.
Inscrierea la o sesiune publica nu va garanteaza rezervarea unui loc. La scurt timp de la momentul inscrierii, veti fi contactat de un reprezentant Kluger pentru confirmarea rezervarii si a pretului final.
Disponibilitatea acestui curs in alte formate de livrare, sub un cod diferit, se poate verifica in portofoliu.
Daca doriti o sesiune privata, cu agenda standard sau adaptata nevoilor dvs., va rugam sa ne contactati.
DESCRIERE
De la fundamente solide la cod Python matur. Un curs axat pe exerciții practice, în care peste 80% din timp vei scrie cod.
Un program intensiv de 3 zile care duce înțelegerea Python dincolo de nivelul intermediar, către un mod de lucru clar, structurat și matur. Cursul este practic și interactiv, axat pe rezolvarea de probleme reale și pe consolidarea unui stil de programare eficient, elegant, production-ready. Accentul este pus pe raționament și pe procesul de gândire din spatele soluțiilor, pentru a dezvolta autonomia necesară rezolvării problemelor fără dependență de soluții externe.
Agenda high-level
- recapitulare avansată a fundamentelor Python
- tipuri de date și metode avansate
- comprehensions, generatori și iteratori
- lucrul cu fișiere și date structurate
- module din standard library folosite frecvent
- programare orientată pe obiecte în contexte mai complexe
OBIECTIVE
După acest curs, vei putea să:
- adopți rapid Python, folosindu-ți experiența anterioară din alte limbaje și evitând o perioadă lungă de adaptare
- adopți modul de lucru specific Python, evitând transpunerea mecanică a conceptelor din alte ecosisteme
- construiești soluții Python reale, pornind de la zero, sub formă de scripturi și unelte complexe, reutilizabile
- procesezi și manipulezi date folosind structuri de date și abordări „Pythonice”
- dobândești o cunoaștere solidă și practică a componentelor esențiale din standard library, folosite frecvent în producție
- navighezi ecosistemul Python și să identifici, evaluezi și folosești biblioteci sau framework-uri potrivite pentru o problemă dată
- intri direct într-un proiect Python și să lucrezi autonom în context de producție
AUDIENTA
Acest curs este pentru tine dacă:
- ai parcurs deja fundamentele Python și le-ai folosit în practică
- scrii cod Python funcțional și vrei să-l faci mai clar și elegant
- ești la început de drum profesional cu Python și vrei să te apropii de modul de lucru al unui developer senior
- ai absolvit cursul Python Fundamentals for Techies sau un echivalent
Acest curs nu este pentru tine dacă:
- ești la primul contact cu programarea sau cu Python
- cauți un curs introductiv sau orientat pe sintaxă de bază
PRERECHIZITE
Verifica detaliile din sectiunea Audienta
Parcurs de invatare
Varianta A:
- Experiență redusă sau inexistentă în programare
- Experiență rezonabilă de lucru în producție cu Python →
- Experiență solidă de lucru în producție cu Python
Varianta B:
- Experiență de lucru în producție cu alte limbaje de programare
- Experiență solidă de lucru în producție cu Python
CONTINUT
Ne vom dezvolta abilitățile algoritmice și vom cultiva best practices, de la simplu la complex, prin stăpânirea următoarelor subiecte:
Ziua 1:
Un refresh al fundamentelor Python, cu accent pe exerciții practice:
- funcții, condiționale, iterații și exception handling
- tipurile de date fundamentale și metodele lor: str, tuple, list, dict
- module des întâlnite: datetime, pathlib, sys, os
- introducere în generatori.
Ziua a 2a:
- Generatori, yield, iteratori și protocolul de iterare. OOP în context de iteratori.
- Alte module relevante în context: csv, json, requests.
- Vom învăța data-type-uri noi: deque, namedtuple și vom vizita modulul itertools.
- Lucrăm cu fișiere. Ne scriem propriul context manager.
Ziua a 3a:
OOP: explorarăm exhaustiv conceptele fundamentele:
- exersăm dunder methods esențiale
- getters, setters și deleters folosind @property
- @classmethod și @staticmethod
- introducere în __getitem__, __setitem__, __delitem__. vizitat numpy.
- inheritance: super() și method resolution order
- __new__ și aplicații
- metaclase: o introducere
Vizităm concepte și module specifice, conform timpului rămas și interesului participanților. Printre posibilități:
- @dataclass: alternativă la OOP-ul tradițional, învățăm annotations
- threading și multiprocessing pentru execuție paralelă
- subprocess pentru interacțiune cu executabilele de sistem
- re: expresii regulate pentru procesare de log-uri
- argparse pentru creat executabile de shell inteligente
- logging: pentru software robust în producție.