174 val. Python programavimas (automatizavimas ir Web Scraping)

Apie kursus

Python – tai viena populiariausių ir universaliausių programavimo kalbų, plačiai naudojama duomenų analizėje, automatizavime ir technologijų sprendimuose. Python kursų metu išmoksi rašyti aiškų ir struktūruotą Python kodą, naudotis tokiomis bibliotekomis kaip Pandas ir Matplotlib duomenų apdorojimui bei vizualizacijai. Taip pat sužinosi, kaip kurti automatizuotas darbo eigas, kurios padeda sutaupyti laiką ir sumažinti žmogiškų klaidų tikimybę. Python kursai apima praktinius pavyzdžius iš verslo ir kasdienės veiklos. Baigęs Phyton kursus gebėsi taikyti Python sprendimus realiuose projektuose bei pasiruoši tolesniam tobulėjimui analitikos ar programavimo srityje.

• Visos paskaitos vyksta gyvai internetu su profesionaliu lektoriumi. Junkis ir studijuok iš bet kur!
• Galimybė vėl kartoti kursą NEMOKAMAI net 12 mėn po kurso baigimo.
• Prieiga prie paskaitų įrašų (gali bet kada peržiūrėti kurso medžiagą)
• Akcentas į praktinius įgūdžius! Net 80% kurso – praktika, o ne teorinės žinios.
• Darbdavys reikalauja patirties? Kursas baigiamas ruošiant ir pristatant realųjį projektą, kuris taps puikiu praktinių įgūdžių įrodymu įsidarbinant.

Ko išmoksiu?

• Pagrindinių programavimo principų
• Internetinių puslapių nuskaitymo (Web Scraping)
• Procesų automatizavimo: El. laiško išsiuntimas, Duomenų įvedimas ir kita.
• Duomenų manupuliavimo.
• Sukurti Grafinę vartotojo sąsają (GUI) su PyQt5 biblioteka.
• Praktinės duomenų analizės su Python.
• Objektinio programavimo pagrindų.
• SQL duomenų bazių kūrimo pagrindų.

Ką gebėsiu po mokymų?

• Suprasite pagrindinius programavimo principus ir gebėsite kurti funkcionalų Python kodą.
• Gebėsite nuskaityti ir gauti duomenis iš interneto puslapių, efektyviai juos valdyti ir manipuliuoti.
• Galėsite kurti automatinius procesus, pvz., automatiškai siųsti el. paštą arba apdoroti duomenis.
• Gebėsite kurti paprastas programas su interaktyviu dizainu naudojant pyQt5.
• Suprasite kodo versijavimo svarbą ir gebėsite efektyviai valdyti ir bendradarbiauti su kodu.
• Suprasite objektinio programavimo principus ir jų pritaikymą kuriant efektyvų kodą.
• Gebėsite organizuoti, tvarkyti ir plėtoti savo projektus, taikant gerą kodavimo praktiką.

Galimos darbo pozicijos po mokymu:

• Junior Python developer (jaunesnysis Python programuotojas).
• Automatizavimo Inžinierius.
• Web Scraping Specialistas.
• Grafinio Vartotojo Sąsajos (GUI) Dizaineris.

Kursų programa

Įvadas į programavimą 4 val.

• Python kodo veikimas debesyse (google collab sąsaja)
• Python programavimo filosofija.

Primitivieji kintamieji 8 val.

• Kaip kuriami kintamieji, teisingas jų pavadinimas
• Susipažinimas su dinaminiu kintamųjų nustatymu
• Type() funkcijos veikimas, kaip identifikuoti kintamojo tipą
• Skaičių tipai, kuo skiriasi sveikas (integer) nuo realaus skaičiaus (float)
• tekstinių kintamųjų (string) kūrimas; skirtumai tarp dvigubų ir viengubų kabučių, kuriant tekstinius kintamuosius; metodai su tekstiniais kintamaisiais;
• string kintamojo pjaustymas; format string sintaksė su visų 4 tipų kintamaisiais; kintamųjų tipų keitimas.

Duomenų masyvai 10 val.

• Neprimityvūs kintamieji: sąrašai (list); kortežai (tuples); rinkiniai (sets); žodynai (dictonaries)
• Sąrašo (list) kintamojo sukūrimas ir savybės; sąrašo (list) metodai: pridėti kintamąjį; išimti kintamajį; modifikuoti sąrašą;sąrašo pjaustymas.
• Kortežų (tuples) kintamojo sukūrimas ir savybės; kortežų (tuples) metodai:pagrindiniai skirtumai tarp kortežų (tuples) ir sąrašų (list) – kur taikomas vienas, o kur kitas; rinkinių (set) kintamojo sukūrimas ir savybės
• rinkinių teorija; rinkinių (set) metodai; pagrindiniai skirtumai tarp rinkinių (set) ir sąrašų (list) – kur taikomi rinkiniai; – žodynų (dictonaries) kintamojo sukūrimas ir savybės; žodynų (dictonaries) metodai: kaip informacija saugoma žodynuose; pagrindiniai skirtumai tarp kortežų (dictonaries) ir kitų neprimityvių kintamųjų – kur taikomi žodynai; loginės operacijos su neprimityviais kintamaisiais.

Input funkcija 4 val.

• input() funkcijos sintaksės teorija; input() funkcijos taikymo pavyzdžiai;
• kintamųjų konvertavimas iš input() funkcijos.
• loginiai (boolean) kintamieji; IF/ELSE sąlygos; ELIF sąlygos taikymas.

Ciklai ir klaidų valdymas 12 val.

• klaidų valdymo filosofija; klaidų valdymas su try:/except: blokais; continue/break naudojimas gaudant klaidas
• kintamųjų konvertavimas iš input() funkcijos; for ciklas; for ciklo taikymas su list/tuple; for ciklo taikymas su žodynais
• continue/break naudojimas for cikle; for ciklas kitame for cikle; for ciklo naudojimas su skirtingo tipo duomenimis (string, list ir žodynais).
• while ciklo sintaksė;
• while ciklo sintaksės pavojai – kodas nebaigs suktis; IF/ELSE panaudojimas su while ciklu; while ciklo taikymo skirtumai nuo for ciklo.

Funkcijos 12 val.

• funkcijų rašymo teorija; funkcijos be return, naudojant tik print() metodą
• funkcijos su return sintakse; funkcijos su list/tuple ir dict kintamaisiais;
• funkcijos su for/while ciklais; testų rašymas funkcijoms;
• assert sintaksė; – lambda funkcijos sintaksė;
• funkcijos funkcijose; recursive funkcijų teorija; funkcijų dokumentacijas, docstring.

Objektinis programavimas 8 val.

• Objektinio programavimo filosofija
• Objekto sukūrimas, pagrindiniai metodai
• Objektų pavyzdžiai populiariose Python bibliotekose;
• Objektų dokumentavimas
• Objektų paveldimumas
• Rekomendacijos kuriant objektus.

Darbas su bibliotekomis 8 val.

• Susipažinimas su Python virtualiosiomis aplinkomis
• Pip sintaksė
• Paketų versijų išsaugojimas
• Failų tvarka projekte
• Sugeneruoti .exe tipo failą iš python .py script’o.

SQL Lite 8 val.

• SQL varotojo sąsajos apžvalga ir taikymo pavyzdžiai
• SQL sintaksės apžvalga
• Duomenų paėmimas, atnaujinimas, trynimas ir įrašymas (CRUD)
• SUM, COUNT UNIQUE ir kitų agregacijų prijungimas.

Kodo versijavimas ir GitFlow metodika 10 val.

• Kodo versijavimas naudojant GIT ir Github
• GIT komandos
• Susipažinimas su GitFlow darbo specifika
• CI/CD metodologijos apžvalga
• Komandinio darbo simuliacija dirbant prie bendro projekto

Automatizavimas 12 val.

• peržvelgti demo kodą iš pirmos pamokos;
• OS bibliotekos apžvalga; pagrindinės funkcijos dirbant su failais lokaliai
• Google API biblioteka
• Google mail bibliotekos funkcijų apžvalga
• Google drive bibliotekos apžvalga

Duomenų rinkimas 12 val.

• HTML pagrindai
• Interneto puslapio kodo peržiūrėjimas su interneto naršykle
• Request biblioteka
• Pagrindinės funkcijos ir taikymai
• Beautifulsoup4 (bs4) bibliotekos apžvalga;

Aplikacijų kūrimas 12 val.

• PyQt6 bibliotekos teorija
• PyQT6 widgets apžvalga
• Įvairūs grafinės sąsajos komponentai: mygtukai, laukeliai įvesti duomenis
• PyQt designer programos apžvalga.

Baigiamasis darbas 40 val.

• Baigiamojo darbo rengimas pasirinkta tema: Automatizavimas; Duomenų rinkimas (web scraping); Aplikacijos kūrimas
• Baigiamojo darbo pristatymas

Minkštieji įgūdžiai (soft skills) 6 val. (e-mokymai)

• Pasitikėjimas savimi
• Laiko planavimas
• Efektyvus mokymasis
• Imposterio sindromas
• Grįžtamasis ryšys
• Emocinis intelektas
• Kritinis mąstymas
• Prisitaikymas
• Problemų sprendimas
• Darbas komandoje
• Konfliktų valdymas

Dirbtinio intelekto taikymas (ChatGPT, Claude, Midjourney) 8 val. (e-mokymai)

• Įvadas į dirbtinį intelektą ir jo pagrindines sąvokas
• Pagrindinės DI sritys: Natūralios kalbos apdorojimas ir kompiuterinė rega
• Kaip DI transformuoja įvairias pramonės šakas ir darbo vietas
• Praktiniai DI pritaikymo pratimai
• Patarimai, kaip integruoti DI įrankius į kasdienes darbo užduotis
• Sėkmingų DI integracijos atvejų analizės
• Etiniai DI aspektai ir atsakingas naudojimas
• Dirbtinio intelekto istorija ir evoliucija
• Papildomi šaltiniai ir kurso apibendrinimas

Registracija