Для кого предназначен курс
Для специалистов, ранее работавших с другими языками программирования, и желающих профессионально освоить Python.
Ключевые темы курса:
• Архитектура интерпретатора Python и виртуальная машина
• Работа с памятью: стек и куча
• Скалярные и контейнерные типы данных
• Функции, декораторы, dataclass
• Логирование и архитектура приложений
• Работа с Excel, текстовыми файлами и аналитическими библиотеками (NumPy, Pandas, Matplotlib)
Интеграция Искусственного Интеллекта:
• Введение в основы Machine Learning на Python
• Использование библиотеки scikit-learn для простых моделей классификации и регрессии
• Предобработка данных для ML задач
• Автоматизация анализа текстов с применением NLP инструментов
• Использование AI‑ассистентов для ускорения разработки и тестирования кода
Практический результат
По итогам курса слушатель разрабатывает шаблон аналитического приложения с элементами интеллектуальной обработки данных и формированием отчетов в Excel.
Ключевые темы курса:
• Архитектура интерпретатора Python и виртуальная машина
• Работа с памятью: стек и куча
• Скалярные и контейнерные типы данных
• Функции, декораторы, dataclass
• Логирование и архитектура приложений
• Работа с Excel, текстовыми файлами и аналитическими библиотеками (NumPy, Pandas, Matplotlib)
Интеграция Искусственного Интеллекта:
• Введение в основы Machine Learning на Python
• Использование библиотеки scikit-learn для простых моделей классификации и регрессии
• Предобработка данных для ML задач
• Автоматизация анализа текстов с применением NLP инструментов
• Использование AI‑ассистентов для ускорения разработки и тестирования кода
Раздел не найден.